LangChain Messages 概念指南

LangChain 消息概念指南

概述

消息是聊天模型的输入和输出。LangChain有一些内置的消息类型，以及一个基础的BaseMessage类，您可以从中子类化以创建自己的自定义消息类型。

消息内部包含什么？

角色（Role）

每个消息都与一个角色相关联。LangChain有不同的消息类型，每个都与不同的角色相关联：

• HumanMessage: 来自人类/用户的消息
• AIMessage: 来自AI/助手的消息
• SystemMessage: 系统消息，用于指导AI的行为
• ToolMessage: 工具调用结果的消息
• RemoveMessage: 用于从对话中删除消息的特殊消息类型

内容（Content）

每个消息都有一个content字段。这通常是一个字符串，但对于某些消息类型和模型，它可以是一个字典列表（例如，当向多模态模型传递图像时）。

其他消息数据

消息可以有任意的其他数据。在LangChain中，我们有一些标准化的字段（如tool_calls和usage_metadata），但您也可以向消息添加任意字段，这些字段将传递给底层的聊天模型。

对话结构

聊天模型将消息列表作为输入，并返回一个消息作为输出。虽然每个消息都与一个角色相关联，但不同的模型对角色有不同的要求。一些模型相当灵活，而另一些则对允许的消息序列有严格的要求。

当使用聊天模型时，了解该特定模型的消息要求是很有用的。

LangChain 消息类型

SystemMessage（系统消息）

SystemMessage用于向模型提供指令、指导或上下文，这些内容不是对话的直接部分，而是影响模型在整个对话中的行为。

from langchain_core.messages import SystemMessage

message = SystemMessage(content="You are a helpful assistant.")

系统消息支持

不同的聊天模型提供商可能通过以下方式之一支持系统消息：

• 通过"系统"消息角色：在这种情况下，系统消息作为消息序列的一部分包含，角色明确设置为"系统"。
• 通过单独的API参数用于系统指令：系统指令不是作为消息包含，而是通过专用的API参数传递。
• 不支持系统消息：某些模型根本不支持系统消息。

大多数主要的聊天模型提供商通过聊天消息或单独的API参数支持系统指令。LangChain将根据提供商的能力自动适应。

HumanMessage（人类消息）

HumanMessage对应于**“用户”**角色。人类消息表示与模型交互的用户的输入。

文本内容

大多数聊天模型期望用户输入是文本形式。

from langchain_core.messages import HumanMessage

model.invoke