Memory

LangChain Memory Düğümleri

Bellek, yapay zeka ile önceki konuşmaların hafızasına sahipmiş gibi sohbet etmenizi sağlar.

İnsan: merhaba ben Bob

Aİ: Merhaba Bob! Tanıştığımıza memnun oldum. Bugün size nasıl yardımcı olabilirim?

İnsan: Benim adım ne?

Aİ: Daha önce de belirttiğiniz gibi adınız Bob.

Arka planda, bu konuşmalar dizilerde veya veritabanlarında saklanır ve LLM'ye bağlam olarak sağlanır. Mesela:

You are an assistant to a human, powered by a large language model trained by OpenAI.

Whether the human needs help with a specific question or just wants to have a conversation about a particular topic, you are here to assist.

Current conversation:
{history}

Memory Düğümleri

• Buffer Memory

• Buffer Window Memory

• Conversation Summary Memory

• Conversation Summary Buffer Memory

• DynamoDB Chat Memory

• MongoDB Atlas Chat Memory

• Redis-Backed Chat Memory

• Upstash Redis-Backed Chat Memory

• Zep Memory

Birden fazla kullanıcı için ayrı konuşmalar

UI & Embedded Chat'i

Varsayılan olarak, UI ve Embedded Chat farklı kullanıcıların konuşmalarını otomatik olarak ayıracaktır. Bu işlem, benzersiz her yeni etkileşim içindir (chatId). Bu mantık AIFINEX Flow tarafından başlık altında ele alınır.

Tahmin API'si

Benzersiz bir kullanıcı adı belirterek (sessionId) birden fazla kullanıcı için konuşmaları ayırabilirsiniz.

1. Her bellek düğümü için bir girdi parametresi (Session ID) görebilmeniz gerekir

1. api/v1/prediction/{your-chatflowid} içinde POST gövde isteğini (sessionId) belirtin (overrideConfig içinde)

{
    "question": "hello!",
    "overrideConfig": {
        "sessionId": "user1"
    }
}

Mesaj API'si

• GET/api/v1/chatmessage/{your-chatflowid}

• DELETE /api/v1/chatmessage/{your-chatflowid}

Sorgu Parametresi	Tür	Değer
sessionId	string
sort	enum	ASC veya DESC
startDate	string
endDate	string

Tüm konuşmalar UI'den de görselleştirilebilir ve yönetilebilir:

OpenAI Assistant için, konuşmaları depolamak için Threads kullanılacaktır.