State(会话内部状态)+Checkpointer(持久化机制)+Thread ID(会话作用域))
文章目录1 上下文与记忆1.1 模型初始化1.2 为什么需要记忆1.3 如何解决记忆问题1.3.1 上下文工程1.3.2 上下文类型及相关的API1.4 LangChain的记忆1.4.1 记忆的分类1.4.2 记忆的管理2 短期记忆2.1 基于内存的持久化器(InMemorySaver)2.1.1 举例1(没有记忆)2.1.2 举例2(拥有记忆)2.1.3 关键步骤说明2.1.4 生产环境(场景1：多会话隔离)2.1.5 生产环境(场景2：同一用户的不同任务)2.1.6 工作原理2.1.7 常见问题2.2 基于外部存储介质的持久化器2.2.1 代码实现(SqliteSaver)2.2.2 查看持久化数据LangGraph提供了三种管理上下文的方法：动态运行时上下文(state)、动态跨会话上下文(store)、静态运行时上下文(context)。记忆分为短期记忆(state)和长期记忆(store)。短期记忆可以使用InMemorySaver或SqliteSaver。1 上下文与记忆1.1 模型初始化from langchain_openaiimportChatOpenAI from dotenvimportload_dotenvimportos load_dotenv(override=True)#通过ChatOpenAI 连接智谱AI模型API_KEY=os.getenv("API_KEY" langchain1.X学习笔记-31-上下文与记忆Memory之短期记忆(一)State(会话内部状态)+Checkpointer(持久化机制)+Thread ID(会话作用域)
文章目录1 上下文与记忆1.1 模型初始化1.2 为什么需要记忆1.3 如何解决记忆问题1.3.1 上下文工程1.3.2 上下文类型及相关的API1.4 LangChain的记忆1.4.1 记忆的分类1.4.2 记忆的管理2 短期记忆2.1 基于内存的持久化器(InMemorySaver)2.1.1 举例1(没有记忆)2.1.2 举例2(拥有记忆)2.1.3 关键步骤说明2.1.4 生产环境(场景1：多会话隔离)2.1.5 生产环境(场景2：同一用户的不同任务)2.1.6 工作原理2.1.7 常见问题2.2 基于外部存储介质的持久化器2.2.1 代码实现(SqliteSaver)2.2.2 查看持久化数据LangGraph提供了三种管理上下文的方法：动态运行时上下文(state)、动态跨会话上下文(store)、静态运行时上下文(context)。记忆分为短期记忆(state)和长期记忆(store)。短期记忆可以使用InMemorySaver或SqliteSaver。1 上下文与记忆1.1 模型初始化from langchain_openaiimportChatOpenAI from dotenvimportload_dotenvimportos load_dotenv(override=True)#通过ChatOpenAI 连接智谱AI模型API_KEY=os.getenv("API_KEY"