核心要點
- 理解上下文管理在 LLM 應用中的關鍵作用
- 掌握高效的記憶機制設計方法
- 實現可靠的狀態管理系統
- 構建智慧對話控制流程
上下文管理的重要性
在 LLM 應用中，有效的上下文管理對於以下方面至關重要：
- 維持對話連貫性
- 提供個性化體驗
- 最佳化模型響應質量
- 控制系統資源使用
記憶機制設計
1. 分層記憶架構
from typing import Dict, List, Optional
from dataclasses import dataclass
from datetime import datetime
import json
@dataclass
class MemoryLayer:
"""記憶層級定義"""
name: str
capacity: int
ttl: int # Time to live in seconds
priority: int
class MemorySystem:
def __init__(self):
self.layers = {
"working": MemoryLayer("working", 5, 300, 1),
"short_term": MemoryLayer("short_term", 20, 3600, 2),
"long_term": MemoryLayer("long_term", 100, 86400, 3)
}
self.memories: Dict[str, List[Dict]] = {
layer: [] for layer in self.layers
}
async def add_memory(
self,
content: Dict,
layer: str = "working"
):
"""新增新記憶"""
memory_item = {
"content": content,
"timestamp": datetime.now().timestamp(),
"access_count": 0
}
await self._manage_capacity(layer)
self.memories[layer].append(memory_item)
2. 記憶檢索與更新
class MemoryManager:
def __init__(self):
self.memory_system = MemorySystem()
self.embeddings = {} # 用於語義檢索
async def retrieve_relevant_context(
self,
query: str,
k: int = 3
) -> List[Dict]:
"""檢索相關上下文"""
query_embedding = await self._get_embedding(query)
relevant_memories = []
for layer in ["working", "short_term", "long_term"]:
memories = await self._search_layer(
layer,
query_embedding,
k
)
relevant_memories.extend(memories)
return self._rank_and_filter(
relevant_memories,
k
)
async def update_memory_state(
self,
conversation_state: Dict
):
"""更新記憶狀態"""
await self._promote_relevant_memories(
conversation_state
)
await self._cleanup_stale_memories()
實戰案例：智慧對話系統
1. 對話管理器
class DialogueManager:
def __init__(self):
self.memory_manager = MemoryManager()
self.state_manager = StateManager()
self.conversation_history = []
async def process_input(
self,
user_input: str,
context: Dict
) -> Dict:
"""處理使用者輸入"""
# 獲取相關上下文
relevant_context = await self.memory_manager.retrieve_relevant_context(
user_input
)
# 更新對話狀態
current_state = await self.state_manager.update_state(
user_input,
relevant_context
)
# 生成響應
response = await self._generate_response(
user_input,
current_state,
relevant_context
)
# 更新記憶
await self._update_conversation_memory(
user_input,
response,
current_state
)
return response
2. 狀態管理機制
class StateManager:
def __init__(self):
self.current_state = {
"conversation_id": None,
"turn_count": 0,
"user_intent": None,
"active_context": {},
"pending_actions": []
}
self.state_history = []
async def update_state(
self,
user_input: str,
context: Dict
) -> Dict:
"""更新對話狀態"""
# 分析使用者意圖
intent = await self._analyze_intent(user_input)
# 更新狀態
self.current_state.update({
"turn_count": self.current_state["turn_count"] + 1,
"user_intent": intent,
"active_context": context
})
# 狀態轉換處理
await self._handle_state_transition(intent)
# 記錄狀態歷史
self.state_history.append(
self.current_state.copy()
)
return self.current_state
3. 會話控制流程
class ConversationController:
def __init__(self):
self.dialogue_manager = DialogueManager()
self.flow_rules = self._load_flow_rules()
async def manage_conversation(
self,
user_input: str
) -> Dict:
"""管理對話流程"""
# 獲取當前狀態
current_state = await self.dialogue_manager.get_current_state()
# 應用流程規則
next_action = await self._apply_flow_rules(
current_state,
user_input
)
# 執行動作
response = await self._execute_action(
next_action,
user_input,
current_state
)
# 更新對話狀態
await self.dialogue_manager.update_state(
response,
next_action
)
return response
狀態管理最佳實踐
1. 狀態持久化
class StatePersistence:
def __init__(self, storage_path: str):
self.storage_path = storage_path
self.cache = {}
async def save_state(
self,
conversation_id: str,
state: Dict
):
"""儲存狀態"""
self.cache[conversation_id] = state
await self._persist_to_storage(
conversation_id,
state
)
async def load_state(
self,
conversation_id: str
) -> Optional[Dict]:
"""載入狀態"""
if conversation_id in self.cache:
return self.cache[conversation_id]
return await self._load_from_storage(
conversation_id
)
2. 會話狀態監控
class StateMonitor:
def __init__(self):
self.metrics = {
"state_transitions": [],
"memory_usage": [],
"response_times": []
}
async def track_state_change(
self,
old_state: Dict,
new_state: Dict
):
"""跟蹤狀態變化"""
transition = {
"timestamp": datetime.now().timestamp(),
"from": old_state["user_intent"],
"to": new_state["user_intent"],
"turn_count": new_state["turn_count"]
}
self.metrics["state_transitions"].append(
transition
)
最佳實踐建議
-
記憶管理
- 實現分層記憶架構
- 定期清理過期記憶
- 最佳化檢索效率
-
狀態控制
- 維護清晰的狀態轉換邏輯
- 實現狀態回滾機制
- 監控狀態變化
-
資料流轉
- 確保資料一致性
- 實現高效的快取策略
- 最佳化資料傳輸
效能最佳化要點
-
記憶系統
- 使用向量資料庫最佳化檢索
- 實現智慧快取機制
- 最佳化儲存結構
-
狀態管理
- 減少狀態切換開銷
- 最佳化狀態儲存方式
- 實現增量更新
總結
有效的資料流轉和上下文管理是構建高質量 LLM 應用的關鍵。主要要點：
- 設計合理的記憶架構
- 實現可靠的狀態管理
- 最佳化資料流轉效率
- 保持系統可擴充套件性