Memoria Personalizada para la API de ChatGPT
Memoria Personalizada para ChatGPT API
Una Introducción a los Tipos de Memoria de LangChain
Si alguna vez has utilizado la API de OpenAI, seguramente habrás notado la limitación.
¿Lo tienes?
¡Correcto! Cada vez que llamas a la API de ChatGPT, el modelo no tiene memoria de las solicitudes anteriores que has realizado. En otras palabras: cada llamada a la API es una interacción independiente.
Y eso definitivamente resulta molesto cuando necesitas realizar interacciones de seguimiento con el modelo. Un chatbot es el ejemplo perfecto donde se necesitan interacciones de seguimiento.
En este artículo, exploraremos cómo darle memoria a ChatGPT al usar la API de OpenAI, para que recuerde nuestras interacciones anteriores.
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¡Calentamiento!
Realicemos algunas interacciones con el modelo para que experimentemos este fenómeno predeterminado sin memoria:
prompt = "Mi nombre es Andrea"response = chatgpt_call(prompt)print(response)# Salida: ¡Mucho gusto, Andrea! ¿En qué puedo ayudarte hoy?Pero cuando se le hace una pregunta de seguimiento:
prompt = "¿Recuerdas mi nombre?"response = chatgpt_call(prompt)print(response)# Salida: Lo siento, como modelo de lenguaje de IA, no tengo la habilidad # de recordar información específica sobre usuarios individuales.Correcto, en realidad el modelo no recuerda mi nombre aunque se le haya dado en la primera interacción.
Nota: El método chatgpt_call() es solo un envoltorio alrededor de la API de OpenAI. Ya hemos intentado cómo llamar fácilmente a los modelos GPT en Llamadas a la API de ChatGPT: Una Introducción en caso de que quieras echarle un vistazo.
Algunas personas normalmente resuelven esta situación sin memoria alimentando previamente el historial de conversación anterior al modelo cada vez que hacen una nueva llamada a la API. Sin embargo, esta práctica no está optimizada en términos de costos y tiene ciertamente un límite para conversaciones largas.
Para crear una memoria para ChatGPT de manera que esté al tanto de las interacciones anteriores, utilizaremos el popular marco de trabajo langchain. Este marco de trabajo te permite administrar fácilmente el historial de conversación de ChatGPT y optimizarlo eligiendo el tipo de memoria adecuado para tu aplicación.
