随着聊天机器人技术的不断进步，如何在长时间的对话中保持上下文连贯性成为了一个关键挑战。传统的聊天机器人会存储整个聊天历史，但随着对话的增长，这种方法很快就会变得效率低下。尽管检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）模型功能强大，但它们也需要一种有效的方式来管理记忆，以避免存储或计算资源的过度消耗。
本文将探讨如何利用长短时记忆（Long-Short-Term Memory, LSTM）方法构建一个高效的RAG聊天机器人。这种方法确保聊天机器人在不过度传递数据以降低模型分析性能的同时，保留必要的上下文信息。
为什么聊天机器人中的记忆很重要？
没有历史对话的聊天机器人很快就会忘记过去的互动，这会导致用户体验不佳，因为用户不能依赖他们之前的发言。另一方面，无限期地存储每条消息并将它们喂给模型也是低效的。我们的目标是在保持有用上下文和优化内存使用之间找到平衡。
传统方法的问题
- 传递不必要的数据：成本高昂，且会减慢处理速度。
- 固定长度的记忆窗口：上下文在某个点后会被切断，丢失重要信息。
- 基于嵌入的检索：效果不错，但同样成本高昂。
解决方案：混合长短时记忆方法
我们不是存储整个对话，而是实施了一个系统，该系统：
- 在短期记忆中保持最近的几条消息（pending_text）。
- 将更早的消息转换成总结版本（summary）。
- 使用总结模型来保持长期记忆简洁。
用于高效记忆的总结模型
选项1：微调小型模型进行总结
为了保持记忆效率，一种方法是使用一个小型预训练模型，并针对总结任务对其进行微调。微调可以在特定数据集上进行，以帮助模型生成与您的领域相关的总结，如技术讨论、API使用或故障排除步骤。
为什么微调？
微调允许模型根据聊天机器人对话的具体内容学习高效总结。这可能涉及关注诸如：
- 总结模型给出的关键故障排除步骤或解决方案。
- 优先考虑技术细节，如代码片段和配置。
结果是，聊天机器人能够生成与您的聊天历史上下文更准确对齐的总结。
工作原理：
以下是该过程的基本概述：
- 预训练模型选择：从像BART或T5这样的模型开始，这些模型已经在通用文本总结任务上进行了预训练。
- 微调：使用自定义数据集对模型进行微调——这个数据集应包含带有总结的先前聊天机器人对话。这有助于模型专注于您的特定需求（技术信息、故障排除等）。
- 部署：微调后，将模型集成到聊天机器人的后端，使其能够为过去的对话生成实时总结。
通过这种方式，聊天机器人只会保留对话中最核心的部分，同时保持内存占用低。
选项2：使用Ollama或云API模型进行总结
如果您不想从头开始微调模型，可以利用像Ollama这样的外部服务。Ollama提供了一种简单高效的方式来总结聊天历史，而不需要训练自己的模型。
以下是使用Ollama的summarize_with_ollama函数的一个示例：
python
import ollama
def summarize(chat_history, model=”deepseek-r1:1.5b”):
system_prompt = “Summarize the key points of the conversation, focusing on user queries and AI responses.”
response = ollama.chat(
model=model,
messages=[
{“role”: “system”, “content”: system_prompt},
{
“role”: “user”,
“content”: f”Summarize this conversation:\n\n{chat_history}”
}
]
)
return response[“message”][“content”].strip()
- 使用Groq API（或其他模型如gpt等）：
python
from groq import Groq
def summarize(chat_history, model=”deepseek-r1:1.5b”):
client = Groq(api_key=GROQ_API_KEY)
chat_completion = client.chat.completions.create(
messages=[
{
“role”: “system”,
“content”: (
“Summarize the key points of the conversation, focusing on user queries and AI responses.”
)
},
{
“role”: “user”,
“content”: f”Summarize this conversation:\n\n{chat_history}”
}
],
model=model,
temperature=0.5,
top_p=1,
stop=None,
stream=False,
)
return chat_completion.choices[0].message.content.strip()
我的RAG聊天机器人如何处理记忆
第1步：初始化空记忆
在聊天会话开始时，记忆包括：
- 最初，summary为空，新的互动存储在pending_text中。
第2步：在待处理内存中存储最近的互动
每次用户与聊天机器人互动时，系统：
- 将最新的提示和响应保存到pending_text中。
- 检查pending_text的长度是否小于阈值。
第3步：当待处理内存超过阈值字符时进行总结
为了防止pending_text无限增长，当其长度超过阈值字符时，应用总结模型。在这里，summarize()是一个调用预训练总结模型的函数。
第4步：更新总结并重置待处理内存
总结后，summary包含所有过去对话的简化版本，而pending_text为新互动重新开始。因此，每次pending_text + summary将作为历史传递给主模型。summary作为长期记忆，pending作为短期记忆。
限制和可能的改进
- 潜在信息丢失：总结模型可能会省略一些次要但相关的细节。
- 可能的解决方案：分层总结（例如，在合并之前将总结分成更小的块）。
- 改进总结合并：与其简单地将pending_text附加到summary，我们可以使用加权重要性评分来优先考虑关键信息。
- 替代检索方法：将总结与向量嵌入相结合可以进一步提高检索准确性。
这种长短时记忆方法有效地平衡了聊天历史的保留和内存效率。通过总结旧的互动，同时保持最近的消息可用，聊天机器人保持了上下文，减少了存储需求，并为长对话扩展得很好。这种方法可以通过分层总结、高级合并策略和检索机制进一步优化。在RAG聊天机器人中实施这种技术可以显著提高性能、成本效益和用户体验。