Historique des conversations
L’objet d’historique des conversations est utilisé pour conserver un enregistrement des messages dans une session de conversation. Il est utilisé pour stocker des messages provenant de différents auteurs, tels que les utilisateurs, les assistants, les outils ou le système. En tant que mécanisme principal pour l’envoi et la réception de messages, l’objet d’historique des conversations est essentiel pour maintenir le contexte et la continuité dans une conversation.
Création d’un objet d’historique de conversation
Un objet d’historique des conversations est une liste sous le capot, ce qui facilite la création et l’ajout de messages.
using Microsoft.SemanticKernel.ChatCompletion;
// Create a chat history object
ChatHistory chatHistory = [];
chatHistory.AddSystemMessage("You are a helpful assistant.");
chatHistory.AddUserMessage("What's available to order?");
chatHistory.AddAssistantMessage("We have pizza, pasta, and salad available to order. What would you like to order?");
chatHistory.AddUserMessage("I'd like to have the first option, please.");
# Create a chat history object
chat_history = ChatHistory()
chat_history.add_system_message("You are a helpful assistant.")
chat_history.add_user_message("What's available to order?")
chat_history.add_assistant_message("We have pizza, pasta, and salad available to order. What would you like to order?")
chat_history.add_user_message("I'd like to have the first option, please.")
import com.microsoft.semantickernel.services.chatcompletion.ChatHistory;
// Create a chat history object
ChatHistory chatHistory = new ChatHistory();
chatHistory.addSystemMessage("You are a helpful assistant.");
chatHistory.addUserMessage("What's available to order?");
chatHistory.addAssistantMessage("We have pizza, pasta, and salad available to order. What would you like to order?");
chatHistory.addUserMessage("I'd like to have the first option, please.");
Ajout de messages plus riches à un historique de conversation
Le moyen le plus simple d’ajouter des messages à un objet d’historique de conversation consiste à utiliser les méthodes ci-dessus. Toutefois, vous pouvez également ajouter manuellement des messages en créant un ChatMessage objet. Cela vous permet de fournir des informations supplémentaires, telles que des noms et du contenu d’images.
using Microsoft.SemanticKernel.ChatCompletion;
// Add system message
chatHistory.Add(
new() {
Role = AuthorRole.System,
Content = "You are a helpful assistant"
}
);
// Add user message with an image
chatHistory.Add(
new() {
Role = AuthorRole.User,
AuthorName = "Laimonis Dumins",
Items = [
new TextContent { Text = "What available on this menu" },
new ImageContent { Uri = new Uri("https://example.com/menu.jpg") }
]
}
);
// Add assistant message
chatHistory.Add(
new() {
Role = AuthorRole.Assistant,
AuthorName = "Restaurant Assistant",
Content = "We have pizza, pasta, and salad available to order. What would you like to order?"
}
);
// Add additional message from a different user
chatHistory.Add(
new() {
Role = AuthorRole.User,
AuthorName = "Ema Vargova",
Content = "I'd like to have the first option, please."
}
);
from semantic_kernel.contents.chat_history import ChatHistory
from semantic_kernel.contents import ChatMessageContent, TextContent, ImageContent
from semantic_kernel.contents.utils.author_role import AuthorRole
# Add system message
chat_history.add_message(
ChatMessage(
role=AuthorRole.System,
content="You are a helpful assistant"
)
)
# Add user message with an image
chat_history.add_message(
ChatMessageContent(
role=AuthorRole.USER,
name="Laimonis Dumins",
items=[
TextContent(text="What available on this menu"),
ImageContent(uri="https://example.com/menu.jpg")
]
)
)
# Add assistant message
chat_history.add_message(
ChatMessageContent(
role=AuthorRole.ASSISTANT,
name="Restaurant Assistant",
content="We have pizza, pasta, and salad available to order. What would you like to order?"
)
)
# Add additional message from a different user
chat_history.add_message(
ChatMessageContent(
role=AuthorRole.USER,
name="Ema Vargova",
content="I'd like to have the first option, please."
)
)
import com.microsoft.semantickernel.services.chatcompletion.message.ChatMessageImageContent;
import com.microsoft.semantickernel.services.chatcompletion.message.ChatMessageTextContent;
// Add system message
chatHistory.addSystemMessage(
"You are a helpful assistant"
);
// Add user message with an image
chatHistory.addUserMessage(
"What available on this menu"
);
chatHistory.addMessage(
ChatMessageImageContent.builder()
.withImageUrl("https://example.com/menu.jpg")
.build()
);
// Add assistant message
chatHistory.addAssistantMessage(
"We have pizza, pasta, and salad available to order. What would you like to order?"
);
// Add additional message from a different user
chatHistory.addUserMessage(
"I'd like to have the first option, please."
);
Simulation d’appels de fonction
Outre les rôles utilisateur, Assistant et système, vous pouvez également ajouter des messages à partir du rôle outil pour simuler des appels de fonction. Cela est utile pour enseigner à l’IA comment utiliser des plug-ins et fournir un contexte supplémentaire à la conversation.
Par exemple, pour injecter des informations sur l’utilisateur actuel dans l’historique des conversations sans demander à l’utilisateur de fournir les informations ou de perdre du temps pour lui demander, vous pouvez utiliser le rôle d’outil pour fournir les informations directement.
Voici un exemple de la façon dont nous sommes en mesure de fournir des allergies utilisateur à l’assistant en simulant un appel de fonction au User plug-in.
Conseil
Les appels de fonction simulés sont particulièrement utiles pour fournir des détails sur le ou les utilisateurs actuels. Les llMs d’aujourd’hui ont été formés pour être particulièrement sensibles aux informations utilisateur. Même si vous fournissez des détails utilisateur dans un message système, le LLM peut toujours choisir de l’ignorer. Si vous le fournissez via un message utilisateur ou un message d’outil, le LLM est plus susceptible de l’utiliser.
// Add a simulated function call from the assistant
chatHistory.Add(
new() {
Role = AuthorRole.Assistant,
Items = [
new FunctionCallContent(
functionName: "get_user_allergies",
pluginName: "User",
id: "0001",
arguments: new () { {"username", "laimonisdumins"} }
),
new FunctionCallContent(
functionName: "get_user_allergies",
pluginName: "User",
id: "0002",
arguments: new () { {"username", "emavargova"} }
)
]
}
);
// Add a simulated function results from the tool role
chatHistory.Add(
new() {
Role = AuthorRole.Tool,
Items = [
new FunctionResultContent(
functionName: "get_user_allergies",
pluginName: "User",
id: "0001",
result: "{ \"allergies\": [\"peanuts\", \"gluten\"] }"
)
]
}
);
chatHistory.Add(
new() {
Role = AuthorRole.Tool,
Items = [
new FunctionResultContent(
functionName: "get_user_allergies",
pluginName: "User",
id: "0002",
result: "{ \"allergies\": [\"dairy\", \"soy\"] }"
)
]
}
);
from semantic_kernel.contents import ChatMessageContent, FunctionCallContent, FunctionResultContent
# Add a simulated function call from the assistant
chat_history.add_message(
ChatMessageContent(
role=AuthorRole.ASSISTANT,
items=[
FunctionCallContent(
name="get_user_allergies-User",
id="0001",
arguments=str({"username": "laimonisdumins"})
),
FunctionCallContent(
name="get_user_allergies-User",
id="0002",
arguments=str({"username": "emavargova"})
)
]
)
)
# Add a simulated function results from the tool role
chat_history.add_message(
ChatMessageContent(
role=AuthorRole.TOOL,
items=[
FunctionResultContent(
name="get_user_allergies-User",
id="0001",
result="{ \"allergies\": [\"peanuts\", \"gluten\"] }"
)
]
)
)
chat_history.add_message(
ChatMessageContent(
role=AuthorRole.TOOL,
items=[
FunctionResultContent(
name="get_user_allergies-User",
id="0002",
result="{ \"allergies\": [\"dairy\", \"gluten\"] }"
)
]
)
)
This functionality is not supported in the current version of Semantic Kernel for Java.
Important
Lors de la simulation des résultats de l’outil, vous devez toujours fournir l’appel id de fonction auquel correspond le résultat. Il est important pour l’IA de comprendre le contexte du résultat. Certaines machines virtuelles LL, comme OpenAI, lèvent une erreur si la id valeur est manquante ou si celle-ci id ne correspond pas à un appel de fonction.
Inspection d’un objet d’historique de conversation
Chaque fois que vous passez un objet d’historique de conversation à un service d’achèvement de conversation avec l’appel automatique de fonction activé, l’objet d’historique des conversations est manipulé afin qu’il inclut les appels de fonction et les résultats. Cela vous permet d’éviter d’avoir à ajouter manuellement ces messages à l’objet d’historique des conversations et vous permet également d’inspecter l’objet d’historique des conversations pour voir les appels de fonction et les résultats.
Toutefois, vous devez toujours ajouter les messages finaux à l’objet d’historique des conversations. Vous trouverez ci-dessous un exemple de la façon dont vous pouvez inspecter l’objet d’historique des conversations pour afficher les appels de fonction et les résultats.
using Microsoft.SemanticKernel.ChatCompletion;
ChatHistory chatHistory = [
new() {
Role = AuthorRole.User,
Content = "Please order me a pizza"
}
];
// Get the current length of the chat history object
int currentChatHistoryLength = chatHistory.Count;
// Get the chat message content
ChatMessageContent results = await chatCompletionService.GetChatMessageContentAsync(
chatHistory,
kernel: kernel
);
// Get the new messages added to the chat history object
for (int i = currentChatHistoryLength; i < chatHistory.Count; i++)
{
Console.WriteLine(chatHistory[i]);
}
// Print the final message
Console.WriteLine(results);
// Add the final message to the chat history object
chatHistory.Add(results);
from semantic_kernel.contents import ChatMessageContent
chat_history = ChatHistory([
ChatMessageContent(
role=AuthorRole.USER,
content="Please order me a pizza"
)
])
# Get the current length of the chat history object
current_chat_history_length = len(chat_history)
# Get the chat message content
results = await chat_completion.get_chat_message_content(
chat_history=history,
settings=execution_settings,
kernel=kernel,
)
# Get the new messages added to the chat history object
for i in range(current_chat_history_length, len(chat_history)):
print(chat_history[i])
# Print the final message
print(results)
# Add the final message to the chat history object
chat_history.add_message(results)
import com.microsoft.semantickernel.services.chatcompletion.ChatHistory;
ChatHistory chatHistory = new ChatHistory();
chatHistory.addUserMessage("Please order me a pizza");
// Get the chat message content
List<ChatMessageContent> results = chatCompletionService.getChatMessageContentsAsync(
chatHistory,
kernel,
null
).block();
results.forEach(result -> System.out.println(result.getContent());
// Get the new messages added to the chat history object. By default,
// the ChatCompletionService returns new messages only.
chatHistory.addAll(results);
Étapes suivantes
Maintenant que vous savez comment créer et gérer un objet d’historique des conversations, vous pouvez en savoir plus sur l’appel de fonction dans la rubrique d’appel de fonction.