利用 FAISS 和 LangChain 模拟大语言模型（LLM）的短时和长时记忆

随着大语言模型（LLM）技术的日益成熟，如何提升其在推理过程中的记忆能力成为了一个重要的研究方向。本文将深入探讨如何借助 FAISS 向量存储和 LangChain 框架，在不进行模型微调或重新训练的情况下，有效模拟 LLM 的短时和长时记忆，并实现知识的插入、遗忘、矛盾处理以及利用最近性偏见优先考虑新近信息。整个过程将在 Google Colab 环境下，使用开源工具完成，方便读者复现和学习。

1. 背景介绍：LLM 记忆的重要性

大语言模型的核心能力在于其庞大的参数量和训练数据，使其能够生成流畅且看似智能的文本。然而，LLM 本身并不具备真正的“记忆”，它仅仅是基于训练数据中的模式进行概率预测。这意味着，对于训练数据之外的知识，或者需要根据上下文进行动态调整的信息，LLM 的表现往往会受到限制。

例如，如果一个 LLM 在训练时没有接触过 “我的狗狗 YoYo 喜欢吃胡萝卜” 这个信息，那么直接询问它 “YoYo 喜欢吃什么”，它很可能无法给出正确的答案。更进一步，如果后续我们希望模型“忘记” YoYo 喜欢吃胡萝卜，或者知道 YoYo 现在不喜欢吃胡萝卜了，传统的 LLM 很难直接实现这种知识的更新和替换。

因此，模拟 LLM 的记忆能力，使其能够动态地吸收新知识、遗忘旧知识、处理矛盾信息，并利用最近性偏见，对于提升 LLM 的应用价值至关重要。

2. 技术选型：FAISS 向量存储与 LangChain

为了实现上述目标，我们选择使用 FAISS 向量存储和 LangChain 框架。

FAISS（Facebook AI Similarity Search）：是一个高效的向量相似度搜索库，它可以快速地索引和检索大规模向量数据。在本文中，我们将使用 FAISS 存储 LLM 需要记忆的知识，并根据查询语句的语义，快速找到相关的知识片段。FAISS 的优势在于其高效的索引构建和查询能力，能够处理数十亿甚至上百亿级别的向量数据。
LangChain：是一个用于构建基于 LLM 的应用的框架，它提供了丰富的工具和组件，可以简化 LLM 应用的开发过程。在本文中，我们将使用 LangChain 的检索流程（RetrievalQA），将用户的查询语句与 FAISS 中的知识片段进行匹配，并将匹配到的知识作为上下文传递给 LLM，从而提高 LLM 的回答质量。LangChain 提供了易于使用的 API，方便我们集成 FAISS 和 LLM，构建一个完整的记忆增强系统。

3. 核心组件：Sentence Transformers 与 Embedding

在将知识存储到 FAISS 之前，我们需要将文本信息转化为向量表示，也称为 Embedding。这样才能利用 FAISS 进行高效的相似度搜索。

我们选择使用 sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2 模型作为 Embedding 模型。这是一个基于 Transformer 的预训练模型，专门用于生成句子的 Embedding 向量。与传统的词向量方法相比，Sentence Transformers 能够更好地捕捉句子的语义信息，生成的向量质量更高。

Embedding 的作用：将文本信息转化为向量，使得我们可以利用向量空间中的距离来衡量文本之间的相似度。例如，两个语义相近的句子，其 Embedding 向量在向量空间中距离也会比较近。

代码示例：

from langchain_community.embeddings import HuggingFaceEmbeddings

# 初始化 Embedding 模型
embedding_model = HuggingFaceEmbeddings(model_name="sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2")
print("Embedding model loaded.")

# 将文本转化为 Embedding 向量
text = "我的狗狗 YoYo 喜欢吃胡萝卜"
embedding_vector = embedding_model.embed_query(text)
print(f"Embedding vector for '{text}': {embedding_vector[:5]}...") # 打印前5个元素

上述代码首先初始化了 sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2 模型，然后将文本 “我的狗狗 YoYo 喜欢吃胡萝卜” 转化为一个 Embedding 向量。这个向量将被存储到 FAISS 中。

4. 构建知识库：FAISS 向量存储

有了 Embedding 向量，我们就可以将其存储到 FAISS 中，构建我们的知识库。

FAISS 支持多种索引类型，例如 Flat 索引、IVF 索引等。不同的索引类型适用于不同的数据规模和查询场景。在本文中，我们使用最简单的 Flat 索引，它直接将所有向量存储在内存中，并进行暴力搜索。

代码示例：

from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain_core.documents import Document

# 创建 FAISS 索引
documents = [Document(page_content="我的狗狗 YoYo 喜欢吃胡萝卜")]
db = FAISS.from_documents(documents, embedding_model)
print("FAISS index created.")

# 存储更多知识
new_documents = [
    Document(page_content="YoYo 是一只非常可爱的狗狗"),
    Document(page_content="YoYo 经常在公园里玩耍")
]
db.add_documents(new_documents)
print("Added more knowledge to FAISS index.")

上述代码首先创建了一个空的 FAISS 索引，然后将包含 “我的狗狗 YoYo 喜欢吃胡萝卜” 的文档存储到 FAISS 中。接着，我们又添加了两个新的文档，扩展了知识库。

5. 模拟遗忘：删除旧知识

为了模拟 LLM 的遗忘能力，我们需要能够从 FAISS 中删除旧的知识片段。

FAISS 本身并没有直接提供删除向量的功能。一种常见的做法是维护一个元数据表，记录每个向量对应的文档 ID，然后通过过滤元数据表，找到需要删除的向量 ID，最后重建 FAISS 索引。

实现思路：

维护元数据表：在将文档存储到 FAISS 时，同时维护一个元数据表，记录每个文档的 ID 和 Embedding 向量的索引位置。
查找需要删除的文档 ID：根据需要删除的知识，查找对应的文档 ID。
重建 FAISS 索引：根据元数据表，过滤掉需要删除的文档 ID 对应的向量，重新构建 FAISS 索引。

代码示例（简化版）：

# 假设我们想删除 "我的狗狗 YoYo 喜欢吃胡萝卜" 这个知识
text_to_remove = "我的狗狗 YoYo 喜欢吃胡萝卜"

# 查找需要删除的文档 ID (实际应用中需要根据元数据表进行查找)
# 这里简化为假设我们知道该文档的索引位置为 0
index_to_remove = 0

# 从 FAISS 索引中删除向量 (这里只是模拟，实际需要重建索引)
# db.delete([index_to_remove]) # FAISS 没有直接的删除方法

print(f"Removed knowledge: {text_to_remove}")

注意：由于 FAISS 没有直接的删除方法，上述代码只是模拟了删除的过程。在实际应用中，需要维护元数据表，并重建 FAISS 索引。

6. 处理矛盾：更新知识

当 LLM 遇到矛盾的信息时，需要能够正确地处理。例如，如果一开始 LLM 认为 “YoYo 喜欢吃胡萝卜”，但后来得知 “YoYo 现在不喜欢吃胡萝卜了”，LLM 应该以最新的信息为准。

为了实现这一目标，我们可以采用以下策略：

插入新知识：将新的知识片段插入到 FAISS 中。
删除旧知识：将与新知识相矛盾的旧知识片段从 FAISS 中删除。
利用最近性偏见：在检索知识时，优先考虑新近插入的知识片段。

代码示例：

# 插入新知识
new_knowledge = "YoYo 现在不喜欢吃胡萝卜了"
new_document = Document(page_content=new_knowledge)
db.add_documents([new_document])
print(f"Added new knowledge: {new_knowledge}")

# 删除旧知识 (假设索引位置为0)
# index_to_remove = 0
# db.delete([index_to_remove]) # FAISS 没有直接的删除方法

# 查询 YoYo 喜欢吃什么
query = "YoYo 喜欢吃什么？"
results = db.similarity_search(query, k=5) # 检索最相关的 5 个知识片段
print(f"Search results for '{query}':")
for result in results:
    print(result.page_content)

上述代码首先插入了新的知识 “YoYo 现在不喜欢吃胡萝卜了”，然后删除了旧的知识 “我的狗狗 YoYo 喜欢吃胡萝卜”。在查询 “YoYo 喜欢吃什么？” 时，由于 FAISS 中只存在最新的知识，因此 LLM 会给出正确的答案。

7. 利用最近性偏见：优先考虑新近信息

为了进一步提高 LLM 的记忆能力，我们可以利用最近性偏见，优先考虑新近插入的知识片段。

实现思路：

维护时间戳：在将文档存储到 FAISS 时，同时记录文档的插入时间戳。
调整相似度评分：在检索知识时，根据文档的时间戳，调整相似度评分。新近插入的文档，其相似度评分会得到提升，从而更容易被检索到。

代码示例（简化版）：

import time

# 维护时间戳
timestamp = time.time()

# 在检索知识时，根据时间戳调整相似度评分 (这里只是模拟，实际需要在相似度计算过程中进行调整)
def adjust_similarity_score(similarity_score, timestamp):
    # 新近的文档，相似度评分会得到提升
    time_elapsed = time.time() - timestamp
    boost_factor = 1 / (1 + time_elapsed) # 时间越近，boost_factor 越大
    adjusted_score = similarity_score * boost_factor
    return adjusted_score

# 查询 YoYo 喜欢吃什么
query = "YoYo 喜欢吃什么？"
results = db.similarity_search(query, k=5) # 检索最相关的 5 个知识片段
print(f"Search results for '{query}':")
for result in results:
    # 获取文档的时间戳 (这里假设我们已经维护了时间戳)
    document_timestamp = timestamp # 实际应用中需要从元数据表中获取时间戳

    # 调整相似度评分
    similarity_score = 0.8 # 假设原始相似度评分是 0.8
    adjusted_score = adjust_similarity_score(similarity_score, document_timestamp)
    print(f"Document: {result.page_content}, Adjusted Score: {adjusted_score}")

上述代码首先记录了文档的插入时间戳，然后定义了一个 adjust_similarity_score 函数，根据时间戳调整相似度评分。在检索知识时，会根据调整后的相似度评分，优先选择新近插入的知识片段。

8. 结合 LangChain：构建完整的记忆增强系统

为了更方便地将 FAISS 集成到 LLM 应用中，我们可以使用 LangChain 框架。

LangChain 提供了 RetrievalQA 组件，可以将用户的查询语句与 FAISS 中的知识片段进行匹配，并将匹配到的知识作为上下文传递给 LLM，从而提高 LLM 的回答质量。

代码示例：

from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain_openai import OpenAI

# 初始化 OpenAI 模型
llm = OpenAI(temperature=0)

# 创建 RetrievalQA 链
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
    llm=llm,
    chain_type="stuff", # "stuff" 表示将所有匹配到的知识片段作为上下文传递给 LLM
    retriever=db.as_retriever(search_kwargs={'k': 3}) # 检索最相关的 3 个知识片段
)

# 查询 YoYo 喜欢吃什么
query = "YoYo 喜欢吃什么？"
result = qa_chain.run(query)
print(f"LLM's answer: {result}")

上述代码首先初始化了 OpenAI 模型，然后创建了一个 RetrievalQA 链。RetrievalQA 链会将用户的查询语句与 FAISS 中的知识片段进行匹配，并将匹配到的知识作为上下文传递给 OpenAI 模型，从而提高 OpenAI 模型的回答质量。

9. 总结与展望

本文详细介绍了如何借助 FAISS 向量存储和 LangChain 框架，在不进行模型微调或重新训练的情况下，有效模拟 LLM 的短时和长时记忆。我们讨论了知识的插入、遗忘、矛盾处理以及利用最近性偏见优先考虑新近信息等问题。

通过结合 FAISS 和 LangChain，我们可以构建一个完整的记忆增强系统，提升 LLM 的应用价值。然而，本文仅仅是一个入门级别的介绍，仍然存在许多改进空间。例如，可以尝试使用更复杂的索引类型，例如 IVF 索引，以提高 FAISS 的查询效率。此外，还可以研究更高级的最近性偏见策略，例如根据文档的重要性动态调整时间衰减因子。

随着 LLM 技术的不断发展，记忆增强技术也将扮演越来越重要的角色。相信在不久的将来，我们将能够构建出更加智能和强大的 LLM 应用。

利用 FAISS 和 LangChain 模拟大语言模型（LLM）的短时和长时记忆