𝗖𝗼𝗻𝘃𝗲𝗿𝘀𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗠𝗲𝗺𝗼𝗿𝘆 𝗳𝗼𝗿 𝗟𝗮𝗻𝗴𝗖𝗵𝗮𝗶𝗻 𝗔𝗴𝗲𝗻𝘁𝘀
মেমোরি যোগ করার মাধ্যমে আপনি LangChain agents-কে আরও বুদ্ধিমান করে তুলতে পারেন। এটি তাদের পূর্ববর্তী মেসেজ থেকে তথ্য মনে রাখতে সাহায্য করে।
এই পোস্টে, আমি একটি সাপোর্ট এজেন্টকে একটি multi-turn টুলে রূপান্তরিত করছি।
প্রথম ধাপে (turn one), এজেন্ট একজন কাস্টমার এবং একটি ইনভয়েস খুঁজে বের করে। দ্বিতীয় ধাপে (turn two), এজেন্ট পুনরায় আইডি না চেয়েই একটি টিকিট তৈরি করে।
জানার জন্য তিনটি মূল ধারণা:
- Checkpointer: এটি short-term memory হিসেবে কাজ করে। এটি প্রতিটি ধাপের পর মেসেজ এবং state সেভ করে রাখে।
- thread_id: এটি আপনার কনভারসেশনের চাবিকাঠি। একটি চ্যাট চালিয়ে যেতে একই ID ব্যবহার করুন। নতুন সেশন শুরু করতে একটি নতুন ID ব্যবহার করুন।
- Store: এটি ব্যবহারকারীর পছন্দ বা preferences-এর মতো তথ্যের জন্য long-term memory।
একটি সাপোর্ট ফ্লোতে এটি যেভাবে কাজ করে:
- ইউজার কাস্টমার ID 1042 এবং ইনভয়েস 8891 খোঁজার জন্য অনুরোধ করেন। এজেন্ট ডেটাটি খুঁজে বের করে।
- ইউজার বলেন "Create the ticket।" এজেন্ট প্রথম ধাপের ID গুলো মনে রাখে এবং কাজটি সম্পন্ন করে।
টেস্টিংয়ের জন্য MemorySaver ব্যবহার করুন। এটি আপনার লোকাল প্রসেসে state সংরক্ষণ করে।
গুরুত্বপূর্ণ: আপনার কোড চলা বন্ধ হয়ে গেলে MemorySaver মুছে যায়। প্রোডাকশনের জন্য Postgres বা SQLite-এর মতো ডেটাবেস ব্যবহার করুন। কোড একই থাকবে কারণ thread_id API পরিবর্তিত হয় না।
বিভিন্ন ইউজারের জন্য আলাদা আলাদা thread ID ব্যবহার করে সেশনগুলোকে আলাদা রাখুন। এটি একজনের ডেটা অন্যজনের চ্যাটে চলে যাওয়া রোধ করে।
সম্পূর্ণ স্ক্রিপ্টের জন্য langchain-agent-memory-nodejs-demo ফোল্ডারটি দেখুন।
উৎস: https://dev.to/zsevic/conversation-memory-for-langchain-agents-31pa
ঐচ্ছিক লার্নিং কমিউনিটি: https://t.me/GyaanSetuAi