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前言

    Langchain框架中的Memory组件是构建智能对话系统的基石，它们不仅存储和管理对话信息，还促进上下文理解和对话连续性。 本文深入探讨Memory组件的多样类型，如ChatMessageHistory记录对话历史，ConversationBufferMemory管理对话缓冲区，ConversationKGMemory通过知识图谱增强智能。同时，长时记忆机制在Langchain中占据重要地位，助力AI系统实现持续学习和记忆。进一步，文章聚焦链上（Chains）使用Memory的高级应用，如LLMChain和ConversationChain，展示如何通过组合多个Memory组件构建高效对话流程。本文将引领您领略Langchain Memory组件的无限潜力与灵活应用。

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Langchain中文文档：http://www.aidoczh.com/langchain/v0.2/docs/introduction/

一、Langchain memory 记忆

    LangChain 中的Memory组件是一个至关重要的部分，它为大语言模型（LLM）提供了记忆能力，使得对话系统能够保留和引用过去的交互内容，从而实现更加个性化和连贯的对话体验。

    默认情况下，链式模型和代理模型都是无状态的，这意味着它们将每个传入的查询独立处理（就像底层的 LLMs 和聊天模型本身一样）。在某些应用程序中，比如聊天机器人，记住先前的交互是至关重要的。无论是短期还是长期，都要记住先前的交互。Memory 类正是做到了这一点。

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1.Memory 组件基本介绍

Memory组件的作用

• 保存上下文信息： Memory组件能够存储多种形式的信息，包括历史对话内容、实时交流信息以及外部文件资料等。这些信息在必要时可以被引用，使对话不仅基于当前的交流，而且建立在一个丰富的信息背景之上。
• 检索相关信息： Memory组件不仅是一个简单的存储设备，还是一个高效的检索系统。它能够根据语义相关度找到与输入最相关的信息，即使这些信息在字面上并非完全匹配。这种能力提高了对话的质量和效率，使得AI在理解用户需求方面变得更加精准。
• 增强对话连贯性： 通过Memory组件，AI对话系统能够更深入地理解用户的需求，并提供更加精准的反馈和帮助。它能够在适当的时候检索必要的信息，从而增强对话的连贯性和个性化。

Memory组件的运作机制

• 读取记忆： 当用户的初始输入被接收后，LangChain在执行其核心逻辑之前，会首先向Memory组件发送查询请求，读取与当前话题相关的历史交互信息。这些信息被用来丰富和增强当前的用户输入，以便更全面地理解上下文。
• 写入记忆： 在核心逻辑执行完毕后，LangChain会将这次交互的输入和输出保存到Memory组件中。这一步骤对于更新和维护对话历史至关重要，因为它保证了系统能够记住最新的交互信息，从而在未来的对话中提供更加准确的与历史的上下文相关的回应。

Memory组件的类型

LangChain提供了多种Memory组件类型，以满足不同的需求和应用场景。其中一些常见的类型包括：

• ConversationBufferMemory： 如实地记录列表中记录的对话历史消息，并且是记录所有的历史消息。它适用于交互次数少、输入输出字符量不大的情况。
• ConversationBufferWindowMemory： 持续记录对话历史，但只使用最近的k个交互。这种类型确保了缓存大小不会过大，运行速度比较稳定。
• ConversationSummaryMemory： 为了解决tokens大小限制，在滑动窗口外的另一种方案。它会对历史对话进行总结，生成摘要，再交给prompt。这种方式可以减少对LLM的调用次数，提高系统的效率。
• 等等，后续详细介绍…

Memory组件的集成与应用

    Memory组件可以单独使用，也可以无缝地集成到LangChain的Chain中。在与LLM进行交互时，Chain会与Memory组件进行两次交互：一次是读取记忆以增强用户输入，另一次是写入记忆以更新对话历史。这种集成方式使得开发者能够更高效地构建大模型应用，提升对话系统的性能和用户体验。

    综上所述，LangChain的Memory组件是一个强大的工具，它为大语言模型提供了记忆能力，使得对话系统能够更加个性化和连贯地与用户进行交互。通过不断地保存和检索上下文信息，Memory组件能够增强对话的连贯性和精准度，为用户提供更好的服务体验。

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2.Memory 组件的类型

1.ChatMessageHistory

    ChatMessageHistory是Langchain框架中用于存储对话历史的一个类。它允许开发者以结构化的方式保存用户和AI之间的对话记录，包括用户输入的消息和AI生成的响应。通过ChatMessageHistory，对话系统能够引用先前在对话中介绍的信息，从而提供更加连贯和个性化的回复。

from langchain.memory import ChatMessageHistory
from langchain_community.llms import Tongyi
llm = Tongyi()history = ChatMessageHistory()
history.add_user_message("你好")
history.add_ai_message("你好?")
history.add_user_message("请问丹麦的首都是哪里?")
history.add_ai_message("哥本哈根")
print(history.messages)ret = llm.invoke(history.messages)
print(ret)

2.ConversationBufferMemory

    ConversationBufferMemory是Langchain框架中用于存储对话历史的一个内存组件。它类似于一个缓冲区，将对话中的所有消息（包括用户输入和AI响应）按照顺序存储起来。这种存储方式使得对话系统能够随时回顾之前的对话内容，从而在生成新的响应时考虑这些上下文信息。

# 内存记忆
from langchain.memory import  ConversationBufferMemory
from langchain_community.llms import Tongyi
llm = Tongyi()memory = ConversationBufferMemory()
memory.chat_memory.add_user_message("你好，我是人类！")
memory.chat_memory.add_ai_message("你好，我是AI，有什么可以帮助你的吗？")
memory.chat_memory.add_user_message("你可以帮我做什么？")print(memory.buffer)ret = llm.invoke(memory.buffer)
print(ret)

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#使用 ConversationBufferMemory在 LangChain 中，
#通过 ConversationBufferMemory（缓冲记忆）可以实现最简单的记忆机制。
from langchain.chains.conversation.base import ConversationChain
from langchain_community.llms import Tongyi
llm = Tongyi()
from langchain.chains.conversation.memory import ConversationBufferMemory
conversation = ConversationChain(llm=llm,memory=ConversationBufferMemory())#第一天的对话
#回合1
conversation.invoke("我姐姐明天要过生日，我需要一束生日花束。")
print("第一次对话后的记忆:", conversation.memory.buffer,"\n")# 回合2
conversation.invoke("她喜欢粉色玫瑰，颜色是粉色的。")
print("第二次对话后的记忆:", conversation.memory.buffer,"\n")# 回合3 （第二天的对话）
conversation.invoke("我又来了，还记得我昨天为什么要来买花吗？")
print("\n第三次对话后时提示:\n",conversation.prompt.template)
print("\n第三次对话后的记忆:\n", conversation.memory.buffer,"\n")

3.ConversationBufferWindowMemory

    ConversationBufferWindowMemory基于滑动窗口的概念，只保留对话历史中的最近几轮交互。这种机制类似于人类的短期记忆，能够高效地管理对话上下文，同时减少内存占用。

# 实现一个最近的对话窗口，超过窗口条数的对话将被删除
from langchain.memory import  ConversationBufferWindowMemorymemory = ConversationBufferWindowMemory(k=5)memory.save_context({"input":"你好，我是人类!"},{"output":"你好，我是AI，有什么可以帮助你的吗？"})
memory.save_context({"input":"我想吃鸡肉"},{"output":"好的，我帮你找找鸡肉的做法"})
memory.save_context({"input":"我想吃鸭肉"},{"output":"好的，我帮你找找鸭肉的做法"})print(memory.buffer)

>>> 输出：
>>> Human: 你好，我是人类!
>>> AI: 你好，我是AI，有什么可以帮助你的吗？
>>> Human: 我想吃鸡肉
>>> AI: 好的，我帮你找找鸡肉的做法
>>> Human: 我想吃鸭肉
>>> AI: 好的，我帮你找找鸭肉的做法

4.ConversationEntityMemory

    Langchain的Memory组件中的ConversationEntityMemory是一种特殊的记忆组件，它专注于跟踪和存储对话中提及的实体信息。 它通过识别对话中的实体（如人名、地名、产品名等），并将这些实体及其相关信息存储在内存中。在后续的对话中，这些实体信息可以被检索和引用，以增强对话的连贯性和准确性。这种机制在构建需要处理实体关系的对话系统时非常有用，比如任务管理、客户服务或医疗咨询等领域。

构建记忆实体概念清单：

# 构建记忆实体概念清单
from langchain.memory import ConversationEntityMemory
from langchain_community.llms import Tongyi
llm = Tongyi()memory = ConversationEntityMemory(llm=llm)_input = {"input":"胡八一和王胖子雪莉杨经常在一起冒险，合称盗墓铁三角."
}
_input2 = {"input":"王小华和另外一个学生叫张大壮还有刘能都是我们班级的学生"
}print(memory.load_memory_variables(_input))
print(memory.load_memory_variables(_input2))memory.save_context(_input,{"output":"听起来很刺激，我也想加入他们！"}
)print(memory.load_memory_variables({"input": "铁三角是谁?"}))

5.ConversationKGMemory

    Langchain的Memory组件中的ConversationKGMemory是一个用于增强对话系统上下文理解和记忆能力的重要工具。它利用知识图谱（Knowledge Graph）来组织和管理对话历史中的实体、概念和关系，从而提供更加丰富和准确的上下文信息。

    ConversationKGMemory是Langchain中的一个内存组件，它将对话历史中的关键信息（如实体、概念等）映射到知识图谱中，建立对话上下文与知识库之间的联系。通过这种方式，ConversationKGMemory能够在对话过程中持续更新对话状态，并根据当前对话上下文从知识图谱中检索相关信息，从而提供更加智能和连贯的回复。

使用知识图谱构建记忆：

# 使用知识图谱构建记忆
# from langchain.memory import ConversationKGMemory
from langchain_community.memory.kg import ConversationKGMemory
from langchain_community.llms import Tongyi
llm = Tongyi()memory = ConversationKGMemory(llm=llm)
memory.save_context({"input": "say hi to dahuang"}, {"output": "who is dahuang"})
memory.save_context({"input": "dahuang is a dog name"}, {"output": "okay"})print(memory.load_memory_variables({"input": "who is xiaohei"}))
print(memory.load_memory_variables({"input": "who is dahuang"}))print(memory.get_knowledge_triplets("her favorite color is red"))print(memory.get_current_entities("what's Sams favorite color?"))
print(memory.get_current_entities("穿着蓝色衣服、手里拿着冰糖葫芦的小明与小花正在去爬山"))
print(memory.get_current_entities("大壮的职业一个消防员"))

>>> 输出：
>>> {'history': ''}
>>> {'history': 'On dahuang: dahuang is a dog name.'}
>>> [KnowledgeTriple(subject='dahuang', predicate='favorite color is', object_='red')]
>>> ['Sam']
>>> ['小明', '小花']
>>> ['大壮']

6.ConversationSummaryMemory

    Langchain的Memory组件中的ConversationSummaryMemory是一种用于存储和管理对话上下文的工具，它不同于简单地存储对话的原始文本，而是通过生成对话的摘要来记忆关键内容。这种方式有助于在后续的交互中快速获取对话的关键要点，而无需处理大量的原始文本。
    ConversationSummaryMemory通过对整个对话的内容进行总结，生成一个简洁的对话摘要，并记住这个摘要。这个摘要通常包含了对话中的关键信息和要点，能够帮助大语言模型（LLM）在后续的对话中保持上下文的连贯性和一致性。

# 总结摘要
from langchain.memory import ConversationSummaryMemory
from langchain_community.llms import Tongyi
llm = Tongyi()memory = ConversationSummaryMemory(llm=llm)
memory.save_context({"input":"帮我找一下张三"},{"output":"对不起请问谁是张三？"}
)
memory.save_context({"input":"张三是一个米其林大厨"},{"output":"好的，我知道了。"}
)
print(memory.load_memory_variables({}))messages = memory.chat_memory.messages
#print(messages)
print(memory.predict_new_summary(messages, ""))

>>> 输出：
>>> {'history': 'The human asks the AI to find someone named Zhang San and clarifies that he is a Michelin-starred chef. The AI acknowledges the information and understands the context better.'}
>>> The human asks the AI to find information about someone named Zhang San. The AI asks for clarification on who Zhang San is. The human explains that Zhang San is a Michelin-starred chef. The AI acknowledges this and indicates that it understands.

二、长时记忆

1.简单介绍

    通过向量数据库来存储之前的对话内容，有的向量数据库服务还提供自动摘要等，每次对话的时候，都会从向量数据库里查询最相关的文档或历史对话。

2.长时记忆案例

from langchain.memory import ConversationBufferMemory
from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain_community.embeddings.dashscope import DashScopeEmbeddingsmemory = ConversationBufferMemory()
memory.save_context({"input":"帮我找一下tomie"},{"output":"对不起请问什么是tomie？"}
)
memory.save_context({"input":"tomie是一个人工智能讲师"},{"output":"好的，我知道了。"}
)
memory.save_context({"input":"今天他要讲一门关于RAG的课程"},{"output":"好的，我知道了。需要RAG的资料吗？"}
)
memory.save_context({"input":"不需要资料了，谢谢"},{"output":"好的，那我就不打扰你了。"}
)print(memory.buffer)vectorstore = FAISS.from_texts(memory.buffer.split("\n"),DashScopeEmbeddings()
)
FAISS.save_local(vectorstore,"test_faiss")faiss = FAISS.load_local("test_faiss",DashScopeEmbeddings(),allow_dangerous_deserialization=True)print(faiss.similarity_search("tomie是什么职业?"))
print(faiss.similarity_search("课程是关于什么内容的?"))

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三、链上(Chains)使用记忆(Memory)

1. LLMChain

from langchain.chains.llm import LLMChain
from langchain.memory import ConversationBufferMemory
from langchain.prompts import PromptTemplatefrom langchain_community.llms import Tongyi
llm = Tongyi()template = """你是一个机器人助理。
{chat_history}
user:{human_input}
AI:"""prompt= PromptTemplate(template=template,input_variables=["chat_history", "human_input"],
)memory = ConversationBufferMemory(memory_key="chat_history",
)chain = LLMChain(llm=llm,memory=memory,prompt=prompt,
)print(chain.invoke("中国的首都是哪里？"))
print(chain.invoke("推荐一个旅游景点"))
print(chain.invoke("怎么去？"))

2.ConversationChain

from langchain.chains.conversation.base import ConversationChain
from langchain.memory import ConversationBufferMemory
from langchain_community.llms import Tongyi
llm = Tongyi()memory = ConversationBufferMemory(memory_key="history",return_messages=True,
)
chain = ConversationChain(llm=llm,memory=memory
)
tp = {"input": "给我讲一个笑话"
}chain.invoke("给我讲一个笑话")
chain.invoke("这个不好笑")print(memory.buffer)

3.同一个链合并使用多个memory

# from langchain.Langchain_Chains import ConversationChain
from langchain.chains.conversation.base import ConversationChain
# from langchain.llms import OpenAI
from langchain.memory import (ConversationBufferMemory,ConversationSummaryMemory,CombinedMemory
)
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain_community.llms import Tongyi
llm = Tongyi()#使用CoversationSummaryMemory对对话进行总结
summay = ConversationSummaryMemory(llm=llm,input_key="input"
)
#使用ConversationBufferMemory对对话进行缓存
cov_memory = ConversationBufferMemory(memory_key="history_now",input_key="input",
)memory = CombinedMemory(memories=[summay, cov_memory],
)TEMPLATE = """下面是一段AI与人类的对话，AI会针对人类问题，提供尽可能详细的回答，如果AI不知道答案，会直接回复'人类老爷，我真的不知道'.
之前的对话摘要:
{history}
当前对话:
{history_now}
Human:{input}
AI："""prompt = PromptTemplate(template=TEMPLATE,input_variables=["history", "history_now", "input"],
)chain = ConversationChain(llm=llm,memory=memory,prompt=prompt
)print(chain.run("2024年NBA冠军是谁"))
print(chain.run("介绍一下python语言"))

4.构建问答对话链

#构建问答对话链
from langchain.chains.question_answering import load_qa_chain
from langchain.memory import ConversationBufferMemory
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain_community.llms import Tongyifrom langchain_core.documents import Documentllm = Tongyi()docs = [Document(page_content='这是一些无用的干扰项文本\n，这是一些无用的干扰项文本，这是一些无用的干扰项文本项文本，这是一些无用的干扰项文本项文本，这是一些无用的干扰项文本\n项文本，这是一些无用的干扰项文本项文本，这是一些无用的干扰项文本项文本，这是一些无用的干扰项文本项文本，这是一些无用的干扰项文本\n项文本，这是一些无用的干扰项文本项文本，这是一些无用的干扰项文本项文本，这是一些无用的干扰项文本项文本，这是一些无用的干扰项文本项文本，这是一些无用的干扰项文本项文本，这是一些无用的干扰项文本\n项文本，这是一些无用的干扰项文本项文本，这是一些无用的干扰项文本\n项文本，这是一些无用的干扰项文本项文本，这是一些无用的干扰项文本项文本，这是一些无用的干扰项文本\n在2025年NBA总决赛的最后一场比赛中，哈哈队在主场以94-89击败热火，以总比分4-1成功夺得NBA总冠军。这是球队历史上第一次获得总冠军，也是球队自1976年进入NBA以来的最佳成绩。哈哈队的成功主要归功于他们的领袖球员HAHA的出色表现。\n在总决赛的五场比赛中，HAHA展现出了惊人的统治力。他场均贡献30.2分、14个篮板和7.2次助攻，成为球队得分、篮板和助攻的核心。HAHA在进攻端展现出了全面的技术，他的得分能力和篮板能力让热火队无可奈何。同时，他还展现出了出色的组织能力，为球队创造了很多得分机会。\n在总决赛的最后一场比赛中，HAHA更是发挥出色。他在关键时刻承担责任，不仅在进攻端贡献了关键得分，还在防守端起到了重要作用。他的领导能力和稳定性为球队赢得了决胜的胜利。\nHAHA荣获总决赛最有价值球员（MVP）毫无悬念。他在总决赛中的出色表现让他成为了不可或缺的球队核心，也让他获得了职业生涯中的首个总冠军。这一荣誉不仅是对他个人努力的认可，也是对他带领球队取得成功的肯定。\n随着HAHA的崛起，哈哈队在过去几个赛季中逐渐崭露头角。他的全面发展和领导能力使他成为了球队的核心和灵魂人物。通过这次总决赛的胜利，孙健不仅实现了自己的篮球梦想，也为球队带来了无比的荣耀。\nHAHA带领哈哈队赢得2025年NBA总冠军，并凭借出色的表现获得总决赛最有价值球员（MVP）的荣誉。他在总决赛期间的统治力和全面能力使他成为球队的核心，同时也展现了他的领导才能。这次胜利不仅是HAHA个人职业生涯的里程碑，也是哈哈队迈向更高荣耀的关键一步。随着HAHA的领导，哈哈队有望在未来继续取得更多的成功。'),]template = """下面是一段AI与人类的对话，AI会针对人类问题，提供尽可能详细的回答，如果AI不知道答案，会直接回复'人类老爷，我真的不知道'，参考一下相关文档以及历史对话信息，AI会据此组织最终回答内容.
{context}
{chat_history}
Human:{human_input}
AI:"""prompt = PromptTemplate(template=template,input_variables=["context", "chat_history", "human_input"],
)#使用ConversationBufferMemory对对话进行缓存
memory = ConversationBufferMemory(memory_key="chat_history",input_key="human_input",return_messages=True,
)#加载对话链
chain = load_qa_chain(llm=llm,memory=memory,prompt=prompt,chain_type="stuff"
)# chain.run("2024年NBA冠军是谁")
# chain({"input_documents":docs,"human_input":"公司的营销策略是什么？"})
print(chain({"input_documents": docs, "human_input": "2025年NBA冠军是谁？"}))