在PandasAI项目中为LocalLLM添加对话记忆功能
2025-05-11 08:09:41作者:温艾琴Wonderful
背景介绍
PandasAI是一个将大型语言模型(LLM)与Pandas数据框架集成的开源项目,它允许用户通过自然语言与数据进行交互。在实际应用中,保持对话上下文对于实现连贯的多轮交互至关重要。本文将详细介绍如何在PandasAI项目中为LocalLLM实现对话记忆功能。
记忆功能实现原理
在PandasAI的核心代码中,LocalLLM类通过context.memory属性来维护对话历史。这个记忆系统的工作原理是:
- 对话记忆以消息列表的形式存储
- 每次对话交互都会将用户输入和模型响应添加到记忆中
- 后续请求会将记忆内容转换为OpenAI兼容的消息格式
- 这些历史消息作为上下文随新请求一起发送给模型
具体实现方法
要为LocalLLM添加记忆功能,需要按照以下步骤操作:
- 首先导入必要的Memory类
- 创建Memory实例来存储对话历史
- 将记忆对象附加到LocalLLM实例
- 在对话过程中自动维护记忆
以下是典型的使用示例:
from pandasai import SmartDataframe
from pandasai.llm.local_llm import LocalLLM
from pandasai.helpers.memory import Memory
# 初始化LocalLLM
llm = LocalLLM(api_base="http://localhost:8000/v1/", model='custom-qwen')
# 创建记忆实例
memory = Memory()
# 添加历史对话
memory.add("查询华为设备数量", True) # 用户消息
memory.add("找到25台华为设备", False) # 模型响应
# 将记忆附加到LLM
llm.memory = memory
# 创建SmartDataframe实例
df = SmartDataframe("设备清单.xlsx", config={
"llm": llm,
"save_charts": True,
"save_charts_path": "./output"
})
# 进行有上下文的对话
response = df.chat("那华三的设备有多少?", output_type="number")
print(response)
技术细节解析
记忆功能的实现依赖于几个关键技术点:
-
消息格式转换:Memory类提供了to_openai_messages()方法,将存储的对话转换为模型可理解的格式
-
上下文维护:每次对话都会自动更新记忆,确保后续请求能获取完整上下文
-
记忆持久化:虽然示例中是临时记忆,但可以扩展实现持久化存储,支持长期对话历史
应用场景与优势
这种记忆机制特别适合以下场景:
- 多轮数据分析:用户可以基于前序查询结果进行深入分析
- 上下文相关查询:如比较不同品牌设备数量等需要记忆前文的场景
- 复杂问题分解:将复杂问题分解为多个简单问题,通过记忆保持连贯性
相比无记忆的交互方式,这种实现提供了更自然、更智能的对话体验,使数据分析过程更加流畅。
扩展与优化建议
对于进阶使用,可以考虑以下优化方向:
- 记忆容量控制:实现滑动窗口或摘要机制,避免过长上下文
- 记忆持久化:将对话历史保存到数据库,支持跨会话记忆
- 记忆权重调整:为不同历史消息分配不同重要性权重
- 记忆分类:区分事实性记忆和指令性记忆,提升上下文相关性
通过这些优化,可以进一步提升PandasAI在复杂数据分析场景中的表现。
总结
PandasAI的记忆功能为数据分析对话系统提供了重要的上下文保持能力。通过合理利用LocalLLM的记忆机制,开发者可以构建出更加智能、更加人性化的数据交互应用。本文介绍的方法不仅适用于基础使用,也为进一步扩展功能提供了基础框架。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
HunyuanImage-3.0
HunyuanImage-3.0 统一多模态理解与生成,基于自回归框架,实现文本生成图像,性能媲美或超越领先闭源模型00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~0370Hunyuan3D-Part
腾讯混元3D-Part00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++0102AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile09
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起

deepin linux kernel
C
22
6

OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
205
2.18 K

React Native鸿蒙化仓库
C++
208
285

Ascend Extension for PyTorch
Python
62
95

🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
977
575

Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1

本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
550
86

旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.02 K
399

本项目是CANN开源社区的核心管理仓库,包含社区的治理章程、治理组织、通用操作指引及流程规范等基础信息
393
27

前端智能化场景解决方案UI库,轻松构建你的AI应用,我们将持续完善更新,欢迎你的使用与建议。
官网地址:https://matechat.gitcode.com
1.2 K
133