记忆球

本页面介绍如何在 LangChain 中使用 记忆球 生态系统。

什么是记忆球？

记忆球可以让你的语言模型拥有长期记忆、检索增强生成，以及通过几行代码实现完全可观察性。

它作为一个轻量级代理，简单地在你的 OpenAI 调用之上增加聊天调用的上下文，其中包含已收集的相关事实。

设置

要开始使用，在记忆球平台上使用 Github 登录，并从设置页面复制你的 API 密钥。

通过修改 openai_api_base（见下文）和记忆球 API 密钥发送的任何请求将自动在记忆球仪表盘中进行跟踪。你永远不需要与我们的平台分享你的 OpenAI 密钥，这些信息也永远不会被记忆球系统存储。

为此，我们需要安装以下依赖项：

pip install -U langchain-openai

启用长期记忆

除了通过 x-gp-api-key 设置 openai_api_base 和记忆球 API 密钥外，你还应该指定一个 UID 来维护记忆。这通常会是一个唯一的用户标识符（比如电子邮件）。

from langchain_openai import ChatOpenAI
chat_model = ChatOpenAI(openai_api_base="https://remembrall.dev/api/openai/v1",
                        model_kwargs={
                            "headers":{
                                "x-gp-api-key": "记忆球API密钥在此",
                                "x-gp-remember": "user@email.com",
                            }
                        })
chat_model.predict("我最喜欢的颜色是蓝色。")
import time; time.sleep(5)  # 等待系统通过自动保存保存事实
print(chat_model.predict("我的最喜欢的颜色是什么？"))

启用检索增强生成

首先，在记忆球仪表盘中创建一个文档上下文。粘贴文档文本或上传要处理的 PDF 文档。保存文档上下文 ID，并按照下面的示例插入。

from langchain_openai import ChatOpenAI
chat_model = ChatOpenAI(openai_api_base="https://remembrall.dev/api/openai/v1",
                        model_kwargs={
                            "headers":{
                                "x-gp-api-key": "记忆球API密钥在此",
                                "x-gp-context": "文档上下文ID在此",
                            }
                        })
print(chat_model.predict("这是一个可以用我的文档回答的问题。"))