Постоянная память чата в LangChain с использованием Supabase и PostgreSQL | Многопользовательский...

🚀 Как чат-боты с искусственным интеллектом запоминают диалоги даже после перезапуска приложения? В этом 10-минутном уроке мы рассмотрим, как создать постоянную память для диалогов в приложениях LangChain и Agentic AI с использованием Supabase, PostgreSQL и Python. Большие языковые модели (LLM) по умолчанию не имеют состояния. Без надлежащего управления историей диалогов приложения ИИ не могут надежно запоминать предыдущие взаимодействия. В этом видео мы объясним, как перейти от временного хранения в оперативной памяти и локальных JSON-файлов к истории диалогов, хранящейся в базе данных, с помощью Supabase. 📚 Что вы узнаете: ✅ Понимание безсостоятельных LLM и постоянной истории переписки ✅ Хранение в памяти, JSON-файлы и базы данных ✅ Введение в Supabase и PostgreSQL ✅ Создание таблиц базы данных для пользователей и истории чата ✅ Понимание PostgreSQL JSONB для хранения сообщений чата ✅ Подключение приложений Python к Supabase ✅ Использование LangChain RunnableWithMessageHistory ✅ Управление несколькими пользователями с уникальными идентификаторами сессий ✅ Сохранение и извлечение истории переписки с помощью операций с базой данных ✅ Создание постоянного многопользовательского чат-бота с ИИ 💻 Рассматриваемые технологии: • Python • LangChain • Supabase • PostgreSQL и JSONB • LangChain RunnableWithMessageHistory • LLM OpenAI • python-dotenv • Операции CRUD и Upsert в базе данных 🔍 Пример использования в реальных условиях: Представьте себе чат-бота с искусственным интеллектом, где несколько пользователей могут зарегистрироваться, войти в систему и продолжить свои предыдущие беседы — даже после перезапуска приложения Python. Используя LangChain и Supabase, мы рассмотрим, как история бесед, хранящаяся в базе данных, делает это возможным. Этот подход обеспечивает основу для создания ИИ-помощников, чат-ботов для поддержки клиентов и многопользовательских приложений GenAI. Примечание: В этом руководстве основное внимание уделяется сохранению истории чата. Для развертывания в производственной среде дополнительно требуется безопасная аутентификация, авторизация и надлежащее управление секретами. 🎯 Кому следует посмотреть? Разработчикам Python, начинающим пользователям LangChain, инженерам ИИ/машинного обучения, разработчикам GenAI и всем, кто заинтересован в создании практических агентов ИИ с сохранением истории бесед. 📢 Подпишитесь на Naveen TechHub Изучайте Python, LangChain, LangGraph, Agentic AI, Generative AI, облачные технологии, DevOps и реальные концепции разработки программного обеспечения с помощью простых и практических объяснений. 👍 Лайк | 💬 Комментарий | 🔔 Подписаться #LangChain #Supabase #PostgreSQL #AgenticAI #Python #GenAI #AIChatbot #LLM #RunnableWithMessageHistory #ArtificialIntelligence #NaveenTechHub