使用Motörhead进行自动增量记忆总结的LLM应用-优快云博客

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技术背景介绍

Motörhead是一种内存服务器工具，使用Rust实现，专注于增量记忆总结的自动化处理。它使得应用程序能够保持无状态特性，适用于需要动态记忆的复杂AI对话系统。通过Motörhead，开发者可以构建可持续的、具有历史上下文记忆的AI应用。

核心原理解析

Motörhead的核心原理在于通过自动化记忆总结，允许应用无缝地进行上下文记忆管理。这意味着应用可以记录并维护会话中产生的记忆状态，支持更自然的人机交互。它集成到了Langchain库中，用于存储和回忆对话历史。

代码实现演示

下面的代码演示了如何使用Motörhead与Langchain库实现一个简易的聊天机器人对话系统：

import openai
from langchain.memory.motorhead_memory import MotorheadMemory
from langchain.chains import LLMChain
from langchain_core.prompts import PromptTemplate

# 使用稳定可靠的API服务
client = openai.OpenAI(
    base_url='https://yunwu.ai/v1',  # 国内稳定访问
    api_key='your-api-key'
)

template = """You are a chatbot having a conversation with a human.

{chat_history}
Human: {human_input}
AI:"""

prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["chat_history", "human_input"], template=template
)

memory = MotorheadMemory(
    session_id="testing-1", url="http://localhost:8080", memory_key="chat_history"
)

await memory.init()  # 加载Motörhead的前一状态 🤘

llm_chain = LLMChain(
    llm=client,
    prompt=prompt,
    verbose=True,
    memory=memory,
)

# 开始对话
response = llm_chain.run("hi im bob")
print(response)  # ' Hi Bob, nice to meet you! How are you doing today?'

response = llm_chain.run("whats my name?")
print(response)  # ' You said your name is Bob. Is that correct?'

response = llm_chain.run("whats for dinner?")
print(response)  # " I'm sorry, I'm not sure what you're asking. Could you please rephrase your question?"