ল্যাংচেইনে কথোপকথন বাফার উইন্ডো কীভাবে ব্যবহার করবেন?
কথোপকথনের বাফার উইন্ডোটি কথোপকথনের সবচেয়ে সাম্প্রতিক বার্তাগুলিকে মেমরিতে রাখতে ব্যবহার করা হয় যাতে সাম্প্রতিক প্রসঙ্গ পাওয়া যায়। এটি ল্যাংচেইন ফ্রেমওয়ার্ক ব্যবহার করে মেমরিতে বার্তা বা স্ট্রিং সংরক্ষণ করার জন্য K-এর মান ব্যবহার করে।
LangChain-এ কথোপকথন বাফার উইন্ডো ব্যবহার করার প্রক্রিয়া শিখতে, কেবল নিম্নলিখিত নির্দেশিকাটি দেখুন:
ধাপ 1: মডিউল ইনস্টল করুন
কথোপকথন মডেল তৈরির জন্য প্রয়োজনীয় নির্ভরতা সহ LangChain মডিউল ইনস্টল করে কথোপকথন বাফার উইন্ডো ব্যবহার করার প্রক্রিয়া শুরু করুন:
পিপ ল্যাংচেইন ইনস্টল করুন
এর পরে, OpenAI মডিউলটি ইনস্টল করুন যা LangChain-এ বড় ভাষার মডেলগুলি তৈরি করতে ব্যবহার করা যেতে পারে:
পিপ ইনস্টল ওপেনই
এখন, OpenAI পরিবেশ সেট আপ করুন OpenAI অ্যাকাউন্ট থেকে API কী ব্যবহার করে LLM চেইন তৈরি করতে:
আমদানি আপনি
আমদানি গেটপাস
আপনি . আন্দাজ [ 'OPENAI_API_KEY' ] = গেটপাস . গেটপাস ( 'ওপেনএআই এপিআই কী:' )
ধাপ 2: কথোপকথন বাফার উইন্ডো মেমরি ব্যবহার করা
LangChain-এ কথোপকথন বাফার উইন্ডো মেমরি ব্যবহার করতে, আমদানি করুন কথোপকথন বাফার উইন্ডো মেমরি গ্রন্থাগার:
থেকে ল্যাংচেইন স্মৃতি আমদানি কথোপকথন বাফার উইন্ডো মেমরিব্যবহার করে মেমরি কনফিগার করুন কথোপকথন বাফার উইন্ডো মেমরি () এর আর্গুমেন্ট হিসাবে k এর মান সহ পদ্ধতি। k-এর মান কথোপকথন থেকে সাম্প্রতিক বার্তাগুলি রাখতে এবং তারপর ইনপুট এবং আউটপুট ভেরিয়েবল ব্যবহার করে প্রশিক্ষণ ডেটা কনফিগার করতে ব্যবহার করা হবে:
স্মৃতি = কথোপকথন বাফার উইন্ডো মেমরি ( k = 1 )স্মৃতি. সংরক্ষণ_প্রসঙ্গ ( { 'ইনপুট' : 'হ্যালো' } , { 'আউটপুট' : 'তুমি কেমন আছ' } )
স্মৃতি. সংরক্ষণ_প্রসঙ্গ ( { 'ইনপুট' : 'আমি ভাল আছি, তুমি কেমন আছো' } , { 'আউটপুট' : 'বেশি না' } )
কল করে মেমরি পরীক্ষা করুন load_memory_variables () কথোপকথন শুরু করার পদ্ধতি:
স্মৃতি. load_memory_variables ( { } ) 
কথোপকথনের ইতিহাস পেতে, ConversationBufferWindowMemory() ফাংশনটি ব্যবহার করে কনফিগার করুন ফেরত_বার্তা যুক্তি:
স্মৃতি = কথোপকথন বাফার উইন্ডো মেমরি ( k = 1 , ফেরত_বার্তা = সত্য )স্মৃতি. সংরক্ষণ_প্রসঙ্গ ( { 'ইনপুট' : 'ওহে' } , { 'আউটপুট' : 'কি খবর' } )
স্মৃতি. সংরক্ষণ_প্রসঙ্গ ( { 'ইনপুট' : 'না আপনাকে অনেক' } , { 'আউটপুট' : 'বেশি না' } )
এখন, মেমরি ব্যবহার করে কল করুন load_memory_variables () কথোপকথনের ইতিহাস সহ প্রতিক্রিয়া পাওয়ার পদ্ধতি:
স্মৃতি. load_memory_variables ( { } ) 
ধাপ 3: একটি চেইনে বাফার উইন্ডো ব্যবহার করা
ব্যবহার করে চেইন তৈরি করুন OpenAI এবং কথোপকথন চেইন লাইব্রেরি এবং তারপর কথোপকথনের সাম্প্রতিক বার্তাগুলি সংরক্ষণ করতে বাফার মেমরি কনফিগার করুন:
থেকে ল্যাংচেইন চেইন আমদানি কথোপকথন চেইনথেকে ল্যাংচেইন এলএমএস আমদানি OpenAI
# একাধিক পরামিতি ব্যবহার করে কথোপকথনের সারাংশ তৈরি করুন
কথোপকথন_সাথে_সারাংশ = কথোপকথন চেইন (
এলএলএম = OpenAI ( তাপমাত্রা = 0 ) ,
# বিল্ডিং মেমরি বাফার সাম্প্রতিক বার্তাগুলি সংরক্ষণ করতে k এর মান সহ এর ফাংশন ব্যবহার করে
স্মৃতি = কথোপকথন বাফার উইন্ডো মেমরি ( k = 2 ) ,
# আরও পঠনযোগ্য আউটপুট পেতে ভার্বোজ ভেরিয়েবল কনফিগার করুন
ভার্বোস = সত্য
)
কথোপকথন_সাথে_সারাংশ। ভবিষ্যদ্বাণী ( ইনপুট = 'ওহে কি খবর' )
এখন মডেল দ্বারা প্রদত্ত আউটপুট সম্পর্কিত প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করে কথোপকথন চালিয়ে যান:
কথোপকথন_সাথে_সারাংশ। ভবিষ্যদ্বাণী ( ইনপুট = 'তাদের সমস্যা কি' ) 
মডেলটি শুধুমাত্র একটি পূর্ববর্তী বার্তা সংরক্ষণ করার জন্য কনফিগার করা হয়েছে যা প্রসঙ্গ হিসাবে ব্যবহার করা যেতে পারে:
কথোপকথন_সাথে_সারাংশ। ভবিষ্যদ্বাণী ( ইনপুট = 'ভালো যাচ্ছে তো' ) 
সমস্যার সমাধানের জন্য জিজ্ঞাসা করুন এবং আউটপুট কাঠামো আগের বার্তাগুলি সরিয়ে বাফার উইন্ডোটি স্লাইড করতে থাকবে:
কথোপকথন_সাথে_সারাংশ। ভবিষ্যদ্বাণী ( ইনপুট = 'সমাধান কি' ) 
এটি কথোপকথন বাফার উইন্ডোজ ল্যাংচেইন ব্যবহার করার প্রক্রিয়া সম্পর্কে।
উপসংহার
LangChain-এ কথোপকথন বাফার উইন্ডো মেমরি ব্যবহার করতে, কেবল মডিউলগুলি ইনস্টল করুন এবং OpenAI এর API কী ব্যবহার করে পরিবেশ সেট আপ করুন। এর পরে, কথোপকথনের সবচেয়ে সাম্প্রতিক বার্তাগুলিকে প্রসঙ্গ রাখতে k এর মান ব্যবহার করে বাফার মেমরি তৈরি করুন। এলএলএম বা চেইনের সাথে কথোপকথনকে উদ্দীপিত করতে বাফার মেমরিটি চেইনগুলির সাথেও ব্যবহার করা যেতে পারে। এই গাইড LangChain-এ কথোপকথন বাফার উইন্ডো ব্যবহার করার প্রক্রিয়া সম্পর্কে বিস্তারিত বর্ণনা করেছে।