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from langchain_core.chat_history import InMemoryChatMessageHistory
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from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholder
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from langchain_core.runnables import RunnableWithMessageHistory
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from langchain_openai import ChatOpenAI
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from env_util import DASHSCOPE_API_KEY, DASHSCOPE_BASE_URL
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# 0、llm~~
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llm = ChatOpenAI(
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model = "qwen-plus",
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base_url=DASHSCOPE_BASE_URL,
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api_key=DASHSCOPE_API_KEY,
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temperature=0.8,
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);
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# 1、定义专门做聊天的提示词模板
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prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
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('system', '你是一个乐于助人的助手。尽你所能回答所有问题。提供的聊天历史包含与你对话用户的相关信息。'), # 系统提示词
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MessagesPlaceholder(variable_name='chat_history', optional=True), #消息占位符
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('human', '{input}') #用户提示词，input用户传的问题
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])
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chain = prompt | llm;
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# 2、存储聊天记录： 存的谁？存的第10行的内容（存到哪里？内存、关系型数据库或者redis数据库）
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# 存到内存中，存到字典结构中，存历史记录要根据用户来存 ，store存储所有会话的所有历史记录
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# 所以key : 就是会话ID session_id ，一个会话存一份
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store = {}
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# 提供工厂函数，告诉大模型返回聊天记录，传session_id，拿到这个会话的历史聊天信息
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def get_session_history(session_id: str):
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"""从内存中的历史消息列表中 返回当前会话 的所有历史消息"""
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# 看session_id在不在字典中
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if session_id not in store:
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# InMemoryChatMessageHistory 存在内存中的一个历史聊天记录，某一个会话的历史聊天记录的列表，是langchain提供的
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store[session_id] = InMemoryChatMessageHistory()
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return store[session_id]
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# langchain所有消息类型： SystemMessage 系统提示词, HumanMessage 用户提示词, AIMessage ai模型响应回复的消息, ToolMessage 由工具返回的消息
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# 3、创建带历史记录功能的处理链，帮我自动存储历史记录
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chain_with_message_history = RunnableWithMessageHistory(
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chain, # 基础执行链
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get_session_history, # 指定工厂函数，返回指定session_id的聊天记录
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input_messages_key='input', # 指定用户输入的消息的key
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history_messages_key='chat_history', # 历史消息记录的key
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)
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#4、 测试
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result1 = chain_with_message_history.invoke({'input': '你好，我是郑金维！'}, config={"configurable": {"session_id": "user123"}})
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print(result1)
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result2 = chain_with_message_history.invoke({'input': '我的名字叫什么?'}, config={"configurable": {"session_id": "user123"}})
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print(result2)
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result3 = chain_with_message_history.invoke({'input': '历史上，和我同名的人有哪些？'}, config={"configurable": {"session_id": "user123"}})
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print(result3) |
