Le composant d’Historique de Chat de FlowHunt aide les chatbots à se souvenir des messages passés, permettant des conversations fluides et contextuelles adaptées à vos besoins.
Description du composant
Imagine a customer chatting with your chatbot about their order. They have further questions, but the bot immediately forgets which order they’re talking about, creating a frustrating customer experience. To prevent this, you will want the chatbot to remember the message history, and that’s exactly what this component does.
However, having AI hold on to previous messages costs tokens. Moreover, many uses of Flows do not require memory. That’s why this component is optional and allows you to limit the memory according to your needs while not breaking the bank.
The Chat history component ensures the chatbot remembers a set number of previous messages. It allows the chatbot to hold a coherent conversation while limiting the number of remembered messages and token usage.
Chat history can be found in the Memory category of components and is optional:
It controls how many previous messages the chatbot should remember. The default value is 5, which should cover the conversation around any basic query. If your use case requires the bot to hold a coherent conversation for longer, feel free to increase the limit, but don’t forget to increase the Max Tokens setting, too.
Each past message is tokenized into smaller units of text, which the model processes to generate relevant and context-aware responses. The Max Tokens setting limits the number of tokens used to remember previous messages. Token usage varies with models, and a single token can be anything from words or subwords to a single character.
This drop-down setting allows you to filter which messages to remember: only human messages, only AI messages, or all.
The history must be connected to the LLM and the user input to function properly. However, you’ll notice that the component doesn’t have the incoming handle, only the outgoing one.
The Chat History component’s output type is chat history, and it connects to the components asking for history, which are Prompts and Splitters.
For example, in the Follow-up questions component, the answer is provided by connecting an LLM generator, the context by chat history, and the Input text by human Chat Input.
Pour vous aider à démarrer rapidement, nous avons préparé plusieurs exemples de modèles de flux qui démontrent comment utiliser efficacement le composant Composant d'Historique de Chat. Ces modèles présentent différents cas d'utilisation et meilleures pratiques, facilitant votre compréhension et l'implémentation du composant dans vos propres projets.
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Le composant d'Historique de Chat garantit que le chatbot se souvient d'un nombre défini de messages précédents. Il permet au chatbot de maintenir une conversation cohérente tout en limitant le nombre de messages mémorisés et l'utilisation des jetons.
Le bot ne pourra pas utiliser les informations précédentes. Essayez de lui donner votre nom et de le lui demander dans le message suivant. Un bot sans historique s'excusera de ne pas pouvoir répondre, tandis qu'un bot avec historique vous appellera simplement par votre nom.
Le bot oubliera les messages dépassant la limite. Par exemple, si votre limite est de cinq messages et que vous indiquez votre nom dans le premier, le bot ne pourra plus s'en souvenir au 6e message. Cependant, si le bot vous appelle par votre nom plus tard dans la conversation, le nom sera toujours dans les limites de sa mémoire.
Améliorez les conversations de votre chatbot avec le composant d'Historique de Chat de FlowHunt pour une meilleure rétention du contexte et la satisfaction de vos clients.
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