Memoria e contesto conversazionale in LangChain
Impari come la memoria di LangChain tiene traccia della cronologia della conversazione, permettendo a chain e chatbot di sostenere conversazioni coerenti a più turni.
Memoria e contesto conversazionale in LangChain è una lezione LangChain / RAG / Vector DBs gratuita su CoddyKit. Questa è la lezione 4 di 4. Puoi leggere la lezione completa qui gratuitamente — poi esercitati direttamente nel browser con un editor di codice integrato e un tutor IA disponibile 24/7. Fa parte del percorso di apprendimento LangChain / RAG / Vector DBs, e i tuoi progressi si sincronizzano tra il web e l'app CoddyKit. Il corso LangChain / RAG / Vector DBs include 4 lezioni in totale.
Parti di questa lezione non sono ancora state tradotte e vengono mostrate in inglese.
LLMs Are Stateless
A language model has no memory between calls. Each request is independent — it only knows what you put in the current prompt. To build a chatbot that remembers, you must feed prior turns back in yourself.
What LangChain Memory Does
LangChain memory automates this: it stores the conversation and injects relevant history into the prompt on each new turn. Your chain stays simple while the model appears to remember.
Conversation Buffer Memory
The simplest memory keeps the full transcript and prepends it to every prompt. Great for short chats, but it grows with every turn.
from langchain.memory import ConversationBufferMemory
memory = ConversationBufferMemory()
memory.save_context({'input': 'Hi, I am Sam'}, {'output': 'Hello Sam!'})
print(memory.load_memory_variables({}))The Context Window Limit
Every model has a finite context window (a token budget). A growing buffer eventually overflows it, causing errors or truncation. Managing history size is the central challenge of memory.
turns = 50
tokens_per_turn = 200
total = turns * tokens_per_turn
print('history tokens:', total)Window Memory
ConversationBufferWindowMemory keeps only the last k turns. It bounds token usage at the cost of forgetting older context — a simple, effective trade-off for many chatbots.
from langchain.memory import ConversationBufferWindowMemory
memory = ConversationBufferWindowMemory(k=3)
# only the most recent 3 exchanges are keptSummary Memory
ConversationSummaryMemory uses the LLM to compress old turns into a running summary. You keep the gist of a long conversation in far fewer tokens, sacrificing exact wording for breadth.
Summary Buffer: Best of Both
ConversationSummaryBufferMemory keeps recent turns verbatim and summarizes everything older. Recent context stays precise while distant context is condensed — a popular default for production chatbots.
Wiring Memory into a Chain
You attach memory to a conversational chain. On each call, the chain loads history, builds the prompt, calls the model, and saves the new turn back to memory automatically.
from langchain.chains import ConversationChain
chain = ConversationChain(llm=llm, memory=memory)
chain.predict(input='What is my name?')Memory Variables and Prompts
Memory exposes its content as a variable (often history or chat_history) that your prompt template references. The placeholder is where the stored conversation gets injected.
template = 'Conversation so far:\n{history}\nHuman: {input}\nAI:'Persisting Memory
In-process memory vanishes when the app restarts. For real users, back memory with a store — Redis, a database, or a chat-message-history backend keyed by session id — so conversations survive across requests and servers.
Choosing a Memory Type
Match memory to need: buffer for short chats, window when you only care about recent turns, summary for long sessions on a budget, and summary-buffer for the common case. Always persist memory for multi-user apps.
Quick Check
Test your understanding of LangChain memory.
Recap
You learned how LangChain gives chatbots memory:
- LLMs are stateless; memory re-injects history each turn
- Buffer, window, summary, and summary-buffer trade detail against tokens
- Memory exposes a history variable that the prompt template uses
- Persist memory per session for multi-user, multi-server apps
Impara LangChain / RAG / Vector DBs con un tutor IA — gratis
Scrivi ed esegui vero codice nel tuo browser, ricevi aiuto istantaneo da un tutor IA disponibile 24/7, e riprendi da dove hai lasciato sul web o nell'app.
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Domande Frequenti
La lezione «Memoria e contesto conversazionale in LangChain» è gratuita?
Sì — il testo completo di «Memoria e contesto conversazionale in LangChain» è gratuito qui sul web. Per esercitarvi in modo interattivo (un editor di codice integrato e un tutor IA 24/7) e sbloccare il resto del corso LangChain / RAG / Vector DBs, passa a CoddyKit PRO. Il corso LangChain / RAG / Vector DBs include 4 lezioni in totale.
Cosa imparerò in «Memoria e contesto conversazionale in LangChain»?
Impari come la memoria di LangChain tiene traccia della cronologia della conversazione, permettendo a chain e chatbot di sostenere conversazioni coerenti a più turni. Eserciti LangChain / RAG / Vector DBs con codice pratico che esegui direttamente nel browser, e un tutor IA 24/7 risponde alle tue domande mentre lavori sulla lezione.
Ho bisogno di esperienza per iniziare LangChain / RAG / Vector DBs?
Non è richiesta alcuna esperienza precedente. LangChain / RAG / Vector DBs su CoddyKit è strutturato per principianti e studenti avanzati, quindi puoi iniziare da qui o dall'inizio e procedere al tuo ritmo. Questa è la lezione 4 di 4.
Quanto tempo richiede la lezione «Memoria e contesto conversazionale in LangChain»?
La maggior parte delle lezioni CoddyKit richiede circa 5–10 minuti. Ogni lezione è breve e interattiva, quindi fai progressi costanti e riprendi esattamente da dove hai lasciato su web e app.
Posso scrivere ed eseguire codice in questa lezione LangChain / RAG / Vector DBs?
Sì. Ogni lezione LangChain / RAG / Vector DBs include un editor di codice integrato, quindi scrivi ed esegui codice reale direttamente nel tuo browser e ricevi feedback istantaneo dall'IA — nessuna configurazione locale necessaria.
Tutte le lezioni di questo corso
- Configurare l'ambiente LangChain
- Prompt, LLM e chain di base
- Parser degli output e callback
- Memoria e contesto conversazionale in LangChain