LangChain / RAG / Vector DBs · レッスン

LangChain におけるメモリと会話コンテキスト

LangChain の memory が会話履歴を追跡し、chains やチャットボットで一貫性のある複数ターンの会話を維持する方法を学びます。

レッスン 4/413 ステップ

「LangChain におけるメモリと会話コンテキスト」はCoddyKit上の無料LangChain / RAG / Vector DBsレッスンです。これはレッスン4/4です。下記で完全なレッスンを無料で読むことができます。その後、ブラウザ内の組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューターでハンズオン演習できます。これはLangChain / RAG / Vector DBs学習パスの一部であり、ウェブとCoddyKitアプリ全体で進捗が同期されます。 LangChain / RAG / Vector DBsコースには全4レッスンが含まれています。

このレッスンの一部はまだ翻訳されておらず、英語で表示されています。

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 kept

Summary 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.

対話的なレッスンで答える

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

無料で開始

AI チューターと学ぶ LangChain / RAG / Vector DBs — 無料

ブラウザでリアルコードを書いて実行し、24/7 の AI チューターから瞬時にサポートを受け、ウェブまたはアプリで続きから学習できます。

コース: 12
レッスン: 48

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よくある質問

「LangChain におけるメモリと会話コンテキスト」レッスンは無料ですか？

はい。「LangChain におけるメモリと会話コンテキスト」の完全なテキストはこのウェブで無料で読めます。インタラクティブに演習し（組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューター）、LangChain / RAG / Vector DBsコースの残りをアンロックするには、CoddyKit PROにアップグレードしてください。 LangChain / RAG / Vector DBsコースには全4レッスンが含まれています。

「LangChain におけるメモリと会話コンテキスト」で何を学びますか？

LangChain の memory が会話履歴を追跡し、chains やチャットボットで一貫性のある複数ターンの会話を維持する方法を学びます。ブラウザで直接実行するハンズオンコードでLangChain / RAG / Vector DBsを演習し、24時間対応のAIチューターがレッスンを進める中での質問に答えます。

LangChain / RAG / Vector DBsを始めるのに経験は必要ですか？

事前経験は必要ありません。CoddyKitのLangChain / RAG / Vector DBsは初級者から上級者向けに構成されているため、ここから始めるか最初から始めて、自分のペースで進むことができます。これはレッスン4/4です。

「LangChain におけるメモリと会話コンテキスト」レッスンにはどのくらい時間がかかりますか？

ほとんどのCoddyKitレッスンは約5～10分かかります。各レッスンはコンパクトでインタラクティブなので、着実に進歩し、ウェブとアプリ全体で正確に前回の場所から再開できます。

このLangChain / RAG / Vector DBsレッスンでコードを書いて実行できますか？

はい。すべてのLangChain / RAG / Vector DBsレッスンに組み込みコードエディタが含まれているため、ブラウザでリアルコードを書いて実行し、即座のAIフィードバックを取得できます。ローカル設定は不要です。

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