LangChain對話鏈：打造智能多輪對話機器人
目錄
- LangChain對話鏈：打造智能多輪對話機器人
- ConversationChain 是什么
- 核心功能與特點
- 基本用法示例
- 內存機制
- 自定義提示詞
- 應用場景
- 與其他鏈的結合
- `SequentialChain` 是什么
- 功能與作用
- 與SimpleSequentialChain的區別
- 主要參數
- 應用場景
- 常見思維鏈類型、內部邏輯
- 零樣本思維鏈（Zero-shot CoT ）
- 少樣本思維鏈（Few-shot CoT ）
- 鏈式結構思維鏈（CoT ）
- 程序輔助思維鏈（PoT，Program-of-Thought ）
- 自一致性思維鏈（CoT-SC，Chain-of-Thought Self-Consistency ）
- 樹狀思維鏈（ToT，Tree-of-Thought ）
ConversationChain 是什么
ConversationChain 是 LangChain 中一個基礎但非常實用的鏈(Chain)，專門用于構建對話機器人或實現多輪對話功能。它能夠維護對話歷史，使模型在生成回復時考慮之前的交互內容，從而保持對話的連貫性。
核心功能與特點
- 對話歷史管理：自動保存用戶和AI的歷史對話，作為后續回復的上下文
- 簡單但靈活：提供基礎的對話邏輯，可通過自定義提示詞和內存組件進行擴展
- 支持多種LLM：可以與任何語言模型（如GPT、Llama、Qwen等）集成
- 內存類型可選：默認使用
ConversationBufferMemory，也
