聊天记录组件

想象一下，客户正和你的聊天机器人讨论订单。他还有其他问题，但机器人立刻就忘了具体是哪一单，这会让客户体验变得非常糟糕。为避免这种情况，你需要让机器人记住对话历史，这正是本组件的作用。

不过，让 AI 记住过往消息是需要消耗 token 的。而且，很多流程其实并不需要记忆功能。因此，这个组件是可选的，你可以根据实际需求灵活限制机器人的记忆能力，避免不必要的成本。

什么是聊天记录组件？

聊天记录组件确保聊天机器人记住一定数量的过往消息。它让机器人能够维持连贯的对话，同时限制记忆消息的数量和 token 的使用。

聊天记录属于组件的记忆分类，使用与否完全可选：

最近消息数量

该设置决定机器人应记住多少条过往消息。默认值为 5 条，足以应对大多数基础对话。如果你的应用场景需要长时间连贯对话，可以适当增加上限，但也别忘了同步提高 Max Tokens 设置。

最大 Token 数

每条历史消息会被分割成更小的 token 单元，由模型处理以生成相关且具备上下文的回答。Max Tokens 设置限制了用于记住历史消息的 token 总数。不同模型的 token 使用量不同，一个 token 可能是单词、子词，甚至一个字符。

消息类型

通过下拉菜单，你可以筛选需要记忆的消息类型：仅记忆用户消息、仅 AI 消息，或全部记忆。

如何将聊天记录组件接入你的流程

历史组件必须同时连接 LLM 和用户输入才能正常工作。不过你会注意到，这个组件只有输出端口，没有输入端口。

聊天记录组件的输出类型为 chat history，可连接到需要历史信息的组件，如 Prompts 和 Splitters。

比如，在“跟进问题”组件中，答案由 LLM 生成器提供，上下文由聊天记录提供，输入文本则由用户聊天输入组件提供。