LangChain4j之会话记忆

聊天记忆

手动维护和管理ChatMessage是很麻烦的。 因此，LangChain4j提供了ChatMemory抽象以及多种开箱即用的实现。

ChatMemory可以作为独立的低级组件使用， 或者作为高级组件（如AI服务）的一部分。

ChatMemory作为ChatMessage的容器（由List支持），具有以下额外功能：

• 淘汰策略
• 持久化
• 对SystemMessage的特殊处理
• 对工具消息的特殊处理

记忆与历史

请注意，”记忆”和”历史”是不同的概念。

• 历史保持用户和AI之间的所有消息完整无缺。历史是用户在UI中看到的内容。它代表实际对话内容。
• 记忆保存一些信息，这些信息呈现给LLM，使其表现得好像”记住”了对话。 记忆与历史有很大不同。根据使用的记忆算法，它可以以各种方式修改历史： 淘汰一些消息，总结多条消息，总结单独的消息，从消息中删除不重要的细节， 向消息中注入额外信息（例如，用于RAG）或指令（例如，用于结构化输出）等等。

LangChain4j目前只提供”记忆”，而不是”历史”。如果您需要保存完整的历史记录，请手动进行。

淘汰策略

淘汰策略是必要的，原因如下：

• 为了适应LLM的上下文窗口。LLM一次可以处理的令牌数量是有上限的。 在某些时候，对话可能会超过这个限制。在这种情况下，应该淘汰一些消息。 通常，最旧的消息会被淘汰，但如果需要，可以实现更复杂的算法。
• 控制成本。每个令牌都有成本，使每次调用LLM的费用逐渐增加。 淘汰不必要的消息可以降低成本。
• 控制延迟。发送给LLM的令牌越多，处理它们所需的时间就越长。

目前，LangChain4j提供了2种开箱即用的实现：

• 较简单的一种，MessageWindowChatMemory，作为滑动窗口运行， 保留最近的N条消息，并淘汰不再适合的旧消息。 然而，由于每条消息可能包含不同数量的令牌， MessageWindowChatMemory主要用于快速原型设计。

• 更复杂的选项是TokenWindowChatMemory， 它也作为滑动窗口运行，但专注于保留最近的N个令牌， 根据需要淘汰旧消息。 消息是不可分割的。如果一条消息不适合，它会被完全淘汰。 TokenWindowChatMemory需要一个Tokenizer来计算每个ChatMessage中的令牌数。

持久化

默认情况下，ChatMemory实现在内存中存储ChatMessage。

如果需要持久化，可以实现自定义的ChatMemoryStore， 将ChatMessage存储在您选择的任何持久化存储中：

class PersistentChatMemoryStore implements ChatMemoryStore {

        @Override
        public List<ChatMessage> getMessages(Object memoryId) {
          // TODO: 实现通过内存ID从持久化存储中获取所有消息。
          // 可以使用ChatMessageDeserializer.messageFromJson(String)和
          // ChatMessageDeserializer.messagesFromJson(String)辅助方法
          // 轻松地从JSON反序列化聊天消息。
        }

        @Override
        public void updateMessages(Object memoryId, List<ChatMessage> messages) {
            // TODO: 实现通过内存ID更新持久化存储中的所有消息。
            // 可以使用ChatMessageSerializer.messageToJson(ChatMessage)和
            // ChatMessageSerializer.messagesToJson(List<ChatMessage>)辅助方法
            // 轻松地将聊天消息序列化为JSON。
        }

        @Override
        public void deleteMessages(Object memoryId) {
          // TODO: 实现通过内存ID删除持久化存储中的所有消息。
        }
    }

ChatMemory chatMemory = MessageWindowChatMemory.builder()
        .id("12345")
        .maxMessages(10)
        .chatMemoryStore(new PersistentChatMemoryStore())
        .build();

每当向ChatMemory添加新的ChatMessage时，都会调用updateMessages()方法。 这通常在与LLM的每次交互中发生两次： 一次是添加新的UserMessage时，另一次是添加新的AiMessage时。 updateMessages()方法预期会更新与给定内存ID关联的所有消息。 ChatMessage可以单独存储（例如，每条消息一条记录/行/对象） 或一起存储（例如，整个ChatMemory一条记录/行/对象）。

请注意，从ChatMemory中淘汰的消息也将从ChatMemoryStore中淘汰。 当消息被淘汰时，会调用updateMessages()方法， 传入不包含被淘汰消息的消息列表。

当ChatMemory的用户请求所有消息时，会调用getMessages()方法。 这通常在与LLM的每次交互中发生一次。 Object memoryId参数的值对应于创建ChatMemory时指定的id。 它可以用来区分多个用户和/或对话。 getMessages()方法预期会返回与给定内存ID关联的所有消息。

当调用ChatMemory.clear()时，会调用deleteMessages()方法。 如果您不使用此功能，可以将此方法留空。

对SystemMessage的特殊处理

SystemMessage是一种特殊类型的消息，因此它的处理方式与其他消息类型不同：

• 一旦添加，SystemMessage总是被保留。
• 一次只能保存一条SystemMessage。
• 如果添加了具有相同内容的新SystemMessage，它会被忽略。
• 如果添加了具有不同内容的新SystemMessage，它会替换之前的消息。

对工具消息的特殊处理

如果包含ToolExecutionRequest的AiMessage被淘汰， 随后的孤立ToolExecutionResultMessage也会自动被淘汰， 以避免与某些LLM提供商（如OpenAI）出现问题， 这些提供商禁止在请求中发送孤立的ToolExecutionResultMessage。

案例：实现多用户会话记忆

public interface Assistant {
    /**
     * @param memoryId    记忆ID
     * @param userMessage 用户消息
     * @return
     */
    String chat(@MemoryId String memoryId, @UserMessage String userMessage);
}

    @Bean
    public Assistant chatLanguageModel() {
        OpenAiChatModel model = OpenAiChatModel.builder()
                .baseUrl(baseUrl)
                .apiKey(apiKey)
                .modelName(modelName)
                .build();

        Assistant assistant = AiServices.builder(Assistant.class)
                .chatLanguageModel(model)
                //对话记忆提供者 MessageWindowChatMemory : 保留最近10条消息
                .chatMemoryProvider(memoryId -> MessageWindowChatMemory.withMaxMessages(10))
                .build();
        return assistant;
    }
    
        @GetMapping("/chat/memory")
    public void chat() {
        String resp1 = assistant.chat("用户1", "hello my name is golang");
        log.info("LLM resp:[{}]", resp1); //Hello, Golang! 👋
        String resp2 = assistant.chat("用户2", "hello my name is c++");
        log.info("LLM resp:[{}]", resp2); //Hello, C++! 👋
        String resp3 = assistant.chat("用户1", "what is my name");
        log.info("LLM resp:[{}]", resp3); //Your name is Golang
        String resp4 = assistant.chat("用户2", "what is my name");
        log.info("LLM resp:[{}]", resp4); //Your name is C++
    }

案例：实现多用户会话持久化

public interface Assistant {
    /**
     * @param memoryId    记忆ID
     * @param userMessage 用户消息
     * @return
     */
    String chat(@MemoryId String memoryId, @UserMessage String userMessage);
}

    @Bean
    public Assistant ChatMemoryStoreAssistant() {
        //兜底模型
        OpenAiChatModel model = OpenAiChatModel.builder()
                .baseUrl(baseUrl)
                .apiKey(apiKey)
                .modelName(modelName)
                .build();

        //会话历史持久化组件
        ChatMemoryStore chatMemoryStore = new ChatMemoryStore() {
            @Override
            public List<ChatMessage> getMessages(Object o) { //获取 ChatMeaasge 时调用
                String json = redisUtil.get((String) o);
                return ChatMessageDeserializer.messagesFromJson(json);
            }

            @Override
            public void updateMessages(Object o, List<ChatMessage> list) { //更新 ChatMeaasge 时调用
                String json = ChatMessageSerializer.messagesToJson(list);
                redisUtil.set((String) o, json);
            }

            @Override
            public void deleteMessages(Object o) { //删除 ChatMessage 时调用
                redisUtil.delete((String) o);
            }
        };

        Assistant assistant = AiServices.builder(Assistant.class)
                .chatLanguageModel(model)//模型
                .chatMemoryProvider(memoryId -> MessageWindowChatMemory.builder()//会话记忆
                        .id(memoryId)
                        .maxMessages(10)
                        .chatMemoryStore(chatMemoryStore)//会话历史持久化
                        .build())
                .build();
        return assistant;
    }
    
        @GetMapping("/chat/history")
    public String chatHistory(@RequestParam String memoryId, @RequestParam String question) {
        String resp = assistant.chat(memoryId, question);
        log.info("LLM resp:[{}]", resp);
        return resp;
    }

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