DB-GPT项目中的多轮对话历史功能实现解析

邢郁勇Alda

于 2025-06-02 09:05:30 发布

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DB-GPT项目中的多轮对话历史功能实现解析

DB-GPT DB-GPT - 一个开源的数据库领域大模型框架，旨在简化构建数据库大模型应用的过程。项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/db/DB-GPT

概述

在DB-GPT项目中，simple_chat_history_example.py文件展示了一个基于AWEL框架实现的多轮对话历史功能。这个功能允许系统在对话过程中记住上下文信息，使AI能够基于之前的对话内容进行回应，从而提供更加连贯和智能的交互体验。

核心功能解析

1. 多轮对话机制

该实现通过conv_uid（会话唯一标识符）来跟踪和管理对话历史。每次用户发起请求时，如果使用相同的conv_uid，系统会自动关联之前的对话内容，形成上下文感知的回应。

2. 两种响应模式

非流式响应：一次性返回完整的回答，适用于不需要实时显示的场景
流式响应：以数据流的形式逐步返回回答，适用于需要实时显示的场景

3. 对话历史管理

系统会保留最近5轮对话内容（通过keep_end_rounds=5参数设置），既保证了上下文连贯性，又避免了历史信息过多导致的性能问题。

技术实现细节

请求处理流程

HTTP触发器：HttpTrigger接收POST请求，解析请求体
请求预处理：req_handle_task将原始请求转换为内部格式
对话历史组合：composer_operator结合历史消息和当前输入生成完整提示
分支处理：根据stream参数决定使用流式或非流式处理
结果返回：将处理结果转换为标准格式返回给客户端

关键组件

ChatPromptTemplate：定义了对话模板结构，包括系统提示、历史消息占位符和用户输入
InMemoryStorage：用于临时存储对话历史（生产环境可能需要替换为持久化存储）
LLMBranchOperator：根据流式/非流式需求路由到不同的处理分支
OpenAIStreamingOutputOperator：将流式响应转换为OpenAI兼容格式

使用示例

非流式对话

# 第一轮对话
curl -X POST http://127.0.0.1:5555/api/v1/awel/trigger/examples/simple_history/multi_round/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" -d '{
    "model": "gpt-3.5-turbo",
    "context": {
        "conv_uid": "uuid_conv_1234"
    },
    "messages": "Who is elon musk?"
}'

# 第二轮对话（使用相同的conv_uid）
curl -X POST http://127.0.0.1:5555/api/v1/awel/trigger/examples/simple_history/multi_round/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" -d '{
    "model": "gpt-3.5-turbo",
    "context": {
        "conv_uid": "uuid_conv_1234"
    },
    "messages": "Is he rich?"
}'

流式对话

# 流式对话示例
curl -X POST http://127.0.0.1:5555/api/v1/awel/trigger/examples/simple_history/multi_round/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" -d '{
    "model": "gpt-3.5-turbo",
    "context": {
        "conv_uid": "uuid_conv_stream_1234"
    },
    "stream": true,
    "messages": "Who is elon musk?"
}'