作者回复: 同学说的对哈,这个功能只是LangChain的实验性功能的一部分。说白了,是探索性的,不是部署到生产系统的功能。 LangChain在GitHub上已经做了说明了(如下)。当然了,LangChain作为一个LLM框架,什么功能都想支持,也从风险投资公司红杉资本那里筹集了超过 2000 万美元的资金,估值至少为 2 亿美元。LangChain的野心还是很大的,不够功能做的好不好,也要先有这个功能。包括RAG,也有竞争者的。我们作为开发人员,特定的功能可以随意选择更好的框架。 🚨 2023 年 7 月 28 日对选择链 (SQLDatabase) 进行的重大更改为了变得langchain更精简、更安全,我们正在将一些链转移到langchain_experimental. 此迁移已经开始,但我们将保持向后兼容直到 7 月 28 日。在那一天,我们将从 中删除功能langchain。请在此处阅读有关动机和进展的更多信息。在此处阅读如何迁移您的代码。 🚨Breaking Changes for select chains (SQLDatabase) on 7/28/23 In an effort to make langchain leaner and safer, we are moving select chains to langchain_experimental. This migration has already started, but we are remaining backwards compatible until 7/28. On that date, we will remove functionality from langchain. Read more about the motivation and the progress here. Read how to migrate your code here.
作者回复: 同学好。多轮对话的实现主要是依靠总结和记忆机制, 我们的最后一个实战会给出多轮对话的示例和部署。当然你也可以用本地缓存先前对话的方式设计出更复杂的Chatbot系统。我们这里没有过多深入研究这个部分。