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SQL (SQLAlchemy)

结构化查询语言（SQL） 是一种用于编程的特定领域语言，专为管理存储在关系数据库管理系统（RDBMS）中的数据或在关系数据流管理系统（RDSMS）中进行流处理而设计。它在处理结构化数据方面特别有用，即包含实体和变量之间关系的数据。

SQLAlchemy 是一个开源的 SQL 工具包和 Python 编程语言的对象关系映射器（ORM），采用 MIT 许可证发布。

该笔记本介绍了一个SQLChatMessageHistory类，允许将聊天历史存储在SQLAlchemy支持的任何数据库中。

请注意，若要将其与除 SQLite 以外的数据库一起使用，您需要安装相应的数据库驱动程序。

设置​

该集成位于 langchain-community 包中，因此我们需要安装它。我们还需要安装 SQLAlchemy 包。

pip install -U langchain-community SQLAlchemy langchain-openai

这也是可选但有益的步骤，可以通过设置LangSmith来实现最佳级别的可观测性

# os.environ["LANGSMITH_TRACING"] = "true"
# os.environ["LANGSMITH_API_KEY"] = getpass.getpass()

用法​

使用存储时，您只需提供以下两项内容：

  1. 会话ID - 会话的唯一标识符，例如用户名、电子邮件、聊天ID等。
  2. 连接字符串 - 一个指定数据库连接的字符串。它将被传递给SQLAlchemy的create_engine函数。
from langchain_community.chat_message_histories import SQLChatMessageHistory

chat_message_history = SQLChatMessageHistory(
    session_id="test_session", connection_string="sqlite:///sqlite.db"
)

chat_message_history.add_user_message("Hello")
chat_message_history.add_ai_message("Hi")
chat_message_history.messages
[HumanMessage(content='Hello'), AIMessage(content='Hi')]

链式调用​

我们可以轻松地将此消息历史类与LCEL Runnables结合使用

为此，我们将使用 OpenAI，因此需要安装它

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholder
from langchain_core.runnables.history import RunnableWithMessageHistory
from langchain_openai import ChatOpenAI
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [
        ("system", "You are a helpful assistant."),
        MessagesPlaceholder(variable_name="history"),
        ("human", "{question}"),
    ]
)

chain = prompt | ChatOpenAI()
chain_with_history = RunnableWithMessageHistory(
    chain,
    lambda session_id: SQLChatMessageHistory(
        session_id=session_id, connection_string="sqlite:///sqlite.db"
    ),
    input_messages_key="question",
    history_messages_key="history",
)
# This is where we configure the session id
config = {"configurable": {"session_id": "<SESSION_ID>"}}
chain_with_history.invoke({"question": "Hi! I'm bob"}, config=config)
AIMessage(content='Hello Bob! How can I assist you today?')
chain_with_history.invoke({"question": "Whats my name"}, config=config)
AIMessage(content='Your name is Bob! Is there anything specific you would like assistance with, Bob?')