“聊天机器人”说明

聊天机器人（Chatbot）是 LLM 和 LangChain 的核心用例之一，很多人学习大语言模型，学习 LangChain，就是为了开发出更好的、更能理解用户意图的聊天机器人。聊天机器人的核心特征是，它们可以进行长时间的对话并访问用户想要了解的信息。

如图所示，聊天机器人设计过程中的核心组件包括：

• 聊天模型：这是对话的基础，它更偏向于自然的对话风格。你可以参考 LangChain 相关文档中所支持的聊天模型的列表。尽管大模型（LLM）也可以应用于聊天机器人，但专用的聊天模型（Chat Model）更适合对话场景。
• 提示模板：帮助你整合默认消息、用户输入、历史交互以及检索时需要的上下文。
• 记忆：它允许机器人记住与用户之间的先前互动，增强对话连贯性。检索器：这是一个可选组件，特别适合那些需要提供特定领域知识的机器人。

整体来说，聊天机器人的关键在于其记忆和检索能力，记忆使聊天机器人能够记住过去的交互，而检索则为聊天机器人提供最新的、特定于领域的信息。

项目的技术实现细节

在这个聊天机器人的实现过程中，我们将遵循敏捷开发的原则。先集中精力开发一个基础版本的机器人，实现最核心的功能，比如说能够聊天就可以了。然后，再逐步加入更多的功能，例如，能够基于企业知识库进行检索，