Создаем чат-бота с памятью за 93 строки кода — LangChain + LangGraph (полный проект)

Языковая модель не обладает памятью. Чат-боты, похоже, запоминают информацию только потому, что приложение пересылает диалог каждый раз. В этом эпизоде ​​мы создадим настоящего чат-бота, который: ✅ Запоминает ответы после перезапуска ✅ Отправляет ответы пословно ✅ Работает локально или с моделью API ✅ Имеет чистое окно чата Gradio ✅ Умещается всего в 93 строки кода Что вы узнаете: → Почему LLM полностью не имеет состояния (и стоимость n² повторной отправки истории) → Как построить цепочку: системная подсказка + история + модель → Почему ConversationBufferMemory устарел → Контрольная точка LangGraph → Память окна против полного буфера (и когда бот начинает забывать) → Постоянная память с SQLite + идентификаторы потоков → Корректная потоковая передача ответа → Интерфейс чата Gradio с идентификаторами сессий 💻 Полный код: github.com/CodeToAGI/deep-learning-series/ep49 ⏱ ГЛАВЫ (Вставьте точные временные метки из output/youtube_chapters.txt после рендеринга) Это 49-й эпизод бесплатного сериала о глубоком обучении (всего 72 эпизода). Модуль 9 завершен. Далее → Обучение с подкреплением. Подпишитесь, чтобы не пропустить 50-й эпизод.