构建你的第一个LLM驱动的聊天机器人

技术背景介绍

聊天机器人是现代应用中非常受欢迎的一种技术，它可以通过自然语言处理（NLP）技术与用户进行交互。最近，大型语言模型（LLMs）的发展使得聊天机器人的实现变得更加简单和高效。本次教程我们将利用LangChain框架实现一个能够进行对话并记住先前互动的LLM驱动的聊天机器人。

核心原理解析

聊天机器人的基本原理是利用语言模型进行对话，并通过维护对话历史来增强连续对话的能力。对于每次用户输入，模型会结合之前的对话上下文来生成响应。

代码实现演示

下面我们将详细展示如何使用LangChain来创建一个简单且功能完善的聊天机器人。你可以在Jupyter Notebook中运行以下代码来进行交互式学习。

安装与配置

首先，安装LangChain库。

pip install langchain

配置API密钥和环境

在Jupyter Notebook中设置环境变量以便使用API服务：

import getpass
import os

os.environ["LANGCHAIN_API_KEY"] = getpass.getpass("Enter your LangChain API key: ")

引入必要的模块

from langchain_core.messages import HumanMessage, AIMessage
from langchain_core.chat_history import BaseChatMessageHistory, InMemoryChatMessageHistory
from langchain_core.runnables.history import RunnableWithMessageHistory
from langchain_core.prompts