OUR + YOUR SPACE

[결과] Prompt after formatting: You are a helpful AI talking to a human. System: The human introduces themselves as Hong. AI: Hello Hong! How can I assist you today? Human: I live in Seoul AI: That's great to hear! How can I assist you with anything related to Seoul or anything else today? Human: What is my name? AI: Your name is Hong. Human:What is my name? You: ConversationSummaryBufferMemory 내 ..

ConversationKGMemory 최근저장된 메모리에서a knowledge graph를 이용하는 메모리 즉 가장 중요한 내용을 뽑아내어 요약본으로 메모리에 저장 [결과] {'history': [SystemMessage(content='On Nicolas: Nicolas lives in South Korea.')]}

ConversationSummaryBufferMemory 메세지를 저장하다가 Token 기준으로 최대치를 넘어가면 이전 대화를 요약해서 저장 [결과] {'history': [HumanMessage(content="Hi I'm Hong, I live in South Korea"), AIMessage(content='Wow that is so cool!')]} 만약 token 값이 max_token_limit 를 초과할 경우 SystemMessage 가 새롭게 생성되면서 이전 대화내용을 요약하여 메세지에 저장 [결과값] {'history': [SystemMessage(content='The human introduces themselves as Hong from South Korea.'), AIMessage..

ConversationSummaryMemory llm 을을 이용하여 대화내용을 요약하여 메세지에 저장 대화가 길어질수록 효율적 [결과] {'history': [SystemMessage(content='The human introduces themselves as Hong from South Korea. The AI responds by expressing admiration for their location and wishes they could visit.')]}

ConversationBufferWindowMemory 대화의 특정 부분만을 저장하는 메모리 예를들어 제일 최근 몇개까지의 메세지만 저장할때 사용 단점은 예전 대화를 기억하지 못함 [결과] {'history': [HumanMessage(content='2'), AIMessage(content='2'), HumanMessage(content='3'), AIMessage(content='3'), HumanMessage(content='4'), AIMessage(content='4'), HumanMessage(content='5'), AIMessage(content='5')]}

ConversationBufferMemory ConversationBufferMemory는 메시지를 저장한 다음 변수에서 메시지를 추출합니다. 단순히 이전 대화 내용 전체를 저장 대화 내용이 길어질수록 메모리도 계속 커져서 비효율적 [결과] {'history': 'Human: Hi!\nAI: How are you?'} ConversationBufferMemory(return_messages=True)를 이용하여 결과를 문자열이 아닌 리스트 형태로 받을수 있음 [chat model 사용시 유용] [결과] {'history': [HumanMessage(content='Hi!'), AIMessage(content='How are you?')]}