面向开发者的LLM入门教程-聊天Chat:对话检索链

哈喽！伙伴们，我是小智，你们的AI向导。欢迎来到每日的AI学习时间。今天，我们将一起深入AI的奇妙世界，探索“面向开发者的LLM入门教程-聊天Chat:对话检索链”，并学会本篇文章中所讲的全部知识点。还是那句话“不必远征未知，只需唤醒你的潜能！”跟着小智的步伐，我们终将学有所成，学以致用，并发现自身的更多可能性。话不多说，现在就让我们开始这场激发潜能的AI学习之旅吧。

面向开发者的LLM入门教程-聊天Chat:对话检索链：

对话检索链（ConversationalRetrievalChain）

对话检索链（ConversationalRetrievalChain）在检索 QA 链的基础上，增加了处理对话历史的能力。

它的工作流程是:
1. 将之前的对话与新问题合并生成一个完整的查询语句。
2. 在向量数据库中搜索该查询的相关文档。
3. 获取结果后,存储所有答案到对话记忆区。
4. 用户可在 UI 中查看完整的对话流程。

这种链式方式将新问题放在之前对话的语境中进行检索，可以处理依赖历史信息的查询。并保留所有信息在对话记忆中，方便追踪。

接下来让我们可以测试这个对话检索链的效果：

首先提出一个无历史的问题“这门课会学习 Python 吗？”，并查看回答。

from langchain.chains import ConversationalRetrievalChain
retriever=vectordb.as_retriever()
qa = ConversationalRetrievalChain.from_llm(
llm,
retriever=retriever,
memory=memory
)
question = “这门课会学习 Python 吗？”
result = qa({“question”: question})
print(result[‘answer’])

是的，这门课程会涉及到 Python 编程语言的使用，特别是在数据可视化方面。因此，学习 Python 是这门课程的前提之一。

然后基于答案进行下一个问题“为什么这门课需要这个前提？”：

question = “为什么这门课需要这个前提？”
result = qa({“question”: question})
print(result[‘answer’])

学习Python的前提是需要具备一定的计算机基础知识，包括但不限于计算机操作系统、编程语言基础、数据结构与算法等。此外，对于数据科学领域的学习，还需要具备一定的数学和统计学基础，如线性代数、微积分、概率论与数理统计等。

可以看到，虽然 LLM 的回答有些不对劲，但它准确地判断了这个前提的指代内容是学习 Python，也就是我们成功地传递给了它历史信息。这种持续学习和关联前后问题的能力，可大大增强问答系统的连续性和智能水平。

嘿，伙伴们，今天我们的AI探索之旅已经圆满结束。关于“面向开发者的LLM入门教程-聊天Chat:对话检索链”的内容已经分享给大家了。感谢你们的陪伴，希望这次旅程让你对AI能够更了解、更喜欢。谨记，精准提问是解锁AI潜能的钥匙哦！如果有小伙伴想要了解学习更多的AI知识，请关注我们的官网“AI智研社”，保证让你收获满满呦！