零基础学AI大模型之LLM存储优化：大量QA与长对话问题实战

前情摘要

1、零基础学AI大模型之读懂AI大模型 2、零基础学AI大模型之从0到1调用大模型API 3、零基础学AI大模型之SpringAI 4、零基础学AI大模型之AI大模型常见概念 5、零基础学AI大模型之大模型私有化部署全指南 6、零基础学AI大模型之AI大模型可视化界面 7、零基础学AI大模型之LangChain 8、零基础学AI大模型之LangChain六大核心模块与大模型IO交互链路 9、零基础学AI大模型之Prompt提示词工程 10、零基础学AI大模型之LangChain-PromptTemplate 11、零基础学AI大模型之ChatModel聊天模型与ChatPromptTemplate实战 12、零基础学AI大模型之LangChain链 13、零基础学AI大模型之Stream流式输出实战 14、零基础学AI大模型之LangChain Output Parser 15、零基础学AI大模型之解析器PydanticOutputParser 16、零基础学AI大模型之大模型的“幻觉” 17、零基础学AI大模型之RAG技术 18、零基础学AI大模型之RAG系统链路解析与Document Loaders多案例实战 19、零基础学AI大模型之LangChain PyPDFLoader实战与PDF图片提取全解析 20、零基础学AI大模型之LangChain WebBaseLoader与Docx2txtLoader实战 21、零基础学AI大模型之RAG系统链路构建：文档切割转换全解析 22、零基础学AI大模型之LangChain 文本分割器实战：CharacterTextSplitter 与 RecursiveCharacterTextSplitter 全解析 23、零基础学AI大模型之Embedding与LLM大模型对比全解析 24、零基础学AI大模型之LangChain Embedding框架全解析 25、零基础学AI大模型之嵌入模型性能优化 26、零基础学AI大模型之向量数据库介绍与技术选型思考 27、零基础学AI大模型之Milvus向量数据库全解析 28、零基础学AI大模型之Milvus核心：分区-分片-段结构全解+最佳实践 29、零基础学AI大模型之Milvus部署架构选型+Linux实战：Docker一键部署+WebUI使用 30、零基础学AI大模型之Milvus实战：Attu可视化安装+Python整合全案例 31、零基础学AI大模型之Milvus索引实战 32、零基础学AI大模型之Milvus DML实战 33、零基础学AI大模型之Milvus向量Search查询综合案例实战 33、零基础学AI大模型之新版LangChain向量数据库VectorStore设计全解析 34、零基础学AI大模型之相似度Search与MMR最大边界相关搜索实战 35、零基础学AI大模型之LangChain整合Milvus：新增与删除数据实战 36、零基础学AI大模型之LangChain+Milvus实战：相似性搜索与MMR多样化检索全解析 37、零基础学AI大模型之LangChain Retriever 38、零基础学AI大模型之MultiQueryRetriever多查询检索全解析 39、零基础学AI大模型之LangChain核心：Runnable接口底层实现 40、零基础学AI大模型之RunnablePassthrough 41、零基础学AI大模型之RunnableParallel 42、零基础学AI大模型之RunnableLambda 43、零基础学AI大模型之RunnableBranch 44、零基础学AI大模型之Agent智能体 45、零基础学AI大模型之LangChain Tool工具 46、零基础学AI大模型之LLM绑定Tool工具实战 47、零基础学AI大模型之LangChain Tool异常处理 48、零基础学AI大模型之CoT思维链和ReAct推理行动 49、零基础学AI大模型之Zero-Shot和Few-Shot 50、零基础学AI大模型之LangChain智能体执行引擎AgentExecutor 51、零基础学AI大模型之个人助理智能体之tool_calling_agent实战 52、零基础学AI大模型之旅游规划智能体之react_agent实战 53、零基础学AI大模型之LLM大模型存储记忆功能 54、零基础学AI大模型之LLM大模型存储记忆功能

本文章目录

• • 前情摘要
• 零基础学AI大模型之LLM存储优化：大量QA与长对话问题实战
• • 一、先搞懂面试常问：为什么会有“存储优化”需求？
  • • 面试题1：传统对话系统每次交互独立，模型无法感知历史，怎么解？
    • 面试题2：长对话超出模型Token能力，信息截断、性能下降，怎么解？
  • 二、大模型存储的3大核心痛点
  • 三、核心解决方案：摘要存储+LangChain实战
  • • 核心目标
    • 技术原理
    • 优势
  • 四、带摘要存储的对话系统
  • • 实战准备
    • 实战1：基础版——生成对话摘要
    • 实战2：进阶版——带摘要存储的对话链
    • 工藤实战输出效果（真实运行结果）
  • 四、关键知识点：LCEL和LLMChain怎么选？
  • 五、避坑指南
  • 总结

零基础学AI大模型之LLM存储优化：大量QA与长对话问题实战

哈喽，各位小伙伴！我是工藤学编程🦉 最近有不少粉丝问我：“工藤，做智能助手时，用户聊得久了模型就‘失忆’，大量QA信息存不下怎么办？” 其实这也是我刚开始做AI大模型项目时踩过的坑——模型有Token限制，长对话会截断，全存历史又耗资源。今天就结合我的实战经验，聊聊怎么用LangChain的摘要存储解决这个问题，从面试考点到代码实战，一步步讲明白！

一、先搞懂面试常问：为什么会有“存储优化”需求？

我之前面试时，面试官就问过两个灵魂问题，正好戳中核心痛点，咱们先吃透这两个问题，后面实战就好理解了：

面试题1：传统对话系统每次交互独立，模型无法感知历史，怎么解？

答：用记忆模块（如LangChain的Memory）记录历史，但长对话会超Token，所以需要摘要存储——不存完整对话，只存关键信息摘要，既保连贯性又省Token。

面试题2：长对话超出模型Token能力，信息截断、性能下降，怎么解？

答：核心是“压缩历史”——用大模型生成对话摘要，后续交互只传摘要而非全量历史，搭配分布式存储（如MongoDB、Milvus），平衡连贯性、性能和资源消耗。

二、大模型存储的3大核心痛点

这些痛点真的很影响用户体验，咱们对号入座：

三、核心解决方案：摘要存储+LangChain实战

解决思路很简单：用ConversationSummaryMemory生成对话摘要，只存摘要不存全量历史。优势特别明显：

核心目标

通过摘要存储维护长期上下文，解决“Token不够用、资源消耗大、连贯性差”三大问题。

技术原理

就像我记笔记——不抄老师每句话，只记重点。模型也一样：用大模型（如通义千问）把对话生成摘要，后续交互只传摘要，相当于“带着笔记聊天”，而非“带着整本书聊天”。

优势

四、带摘要存储的对话系统

实战准备

先安装依赖：

pip install langchain langchain-openai langchain-core pymilvus # 按需装存储依赖

实战1：基础版——生成对话摘要

这是最基础的用法，我用来测试摘要效果，看看模型能不能抓关键信息：

from langchain.memory import ConversationSummaryMemory
from langchain_openai import ChatOpenAI

# 初始化大模型（工藤用的通义千问，大家替换自己的api_key）
llm = ChatOpenAI(
model_name="qwen-plus",
base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
api_key="你的api_key", # 工藤提示：别硬编码，放环境变量里更安全
temperature=0.7 # 摘要不用太死板，0.7刚好
)

# 初始化摘要记忆（核心组件）
memory = ConversationSummaryMemory(llm=llm)

# 模拟我和用户的对话（工藤项目里的真实对话片段）
memory.save_context(
{"input": "工藤，AI大模型怎么入门？"},
{"output": "先学基础概念，再调用API，然后学LangChain、RAG，最后实战做项目"}
)
memory.save_context(
{"input": "有没有适合零基础的课程？"},
{"output": "可以看我的零基础学AI大模型系列，从API调用讲到Agent实战"}
)

# 取摘要——看看效果
summary = memory.load_memory_variables({})
print("工藤项目实战：对话摘要")
print(summary["history"]) # 输出摘要，只存关键信息

# 工藤运行结果：
# 用户询问AI大模型零基础入门方法，助手建议先学基础概念、调用API、学LangChain和RAG，再实战；用户又问适合零基础的课程，助手推荐自己的零基础学AI大模型系列。

实战2：进阶版——带摘要存储的对话链

这是我现在项目里用的核心代码，用LCEL链式结构，支持多轮对话，自动更摘要，特别稳定：

from langchain.memory import ConversationSummaryMemory
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate

# 1. 初始化大模型（和我之前的Agent项目用的一样）
llm = ChatOpenAI(
model_name="qwen-plus",
base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
api_key="你的api_key",
temperature=0.7
)

# 2. 初始化摘要记忆（memory_key要和prompt里的变量名一致！）
memory = ConversationSummaryMemory(
llm=llm,
memory_key="chat_history", # 工藤踩坑：这里和下面prompt的{chat_history}要同名
return_messages=True # 返回消息对象，更灵活
)

# 3. 定义prompt——必须包含摘要变量（chat_history）
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
("system", "你是工藤学编程的AI助手，基于对话摘要回答问题，语气亲切像聊天"),
("human", "对话摘要：{chat_history}\\n用户现在问：{input}")
])

# 4. 构建LCEL链（工藤推荐用这个，比LLMChain灵活）
chain = (
# 注入输入和记忆摘要
RunnablePassthrough.assign(
chat_history=lambda _: memory.load_memory_variables({})["chat_history"]
)
| prompt # 格式化prompt
| llm # 调用大模型
| StrOutputParser() # 解析输出
)

# 5. 模拟用户多轮对话（工藤项目里的真实用户提问）
user_inputs = [
"工藤，怎么用LangChain做记忆功能？",
"之前说的ConversationSummaryMemory，能存多少轮对话？",
"它和Milvus结合的话，怎么存摘要？" # 依赖上一轮的记忆
]

# 6. 运行对话（工藤重点注释：LCEL需要手动保存上下文！）
for query in user_inputs:
print(f"\\n用户：{query}")
# 调用链获取回复
response = chain.invoke({"input": query})
print(f"工藤助手：{response}")

# 手动保存上下文到记忆（LLMChain会自动存，LCEL要手动！）
memory.save_context({"input": query}, {"output": response})

# 查看当前摘要（工藤调试时必看，确保摘要正确）
current_summary = memory.load_memory_variables({})["chat_history"]
print(f"当前对话摘要：{current_summary}")

工藤实战输出效果（真实运行结果）

用户：工藤，怎么用LangChain做记忆功能？
工藤助手：可以用LangChain的Memory模块，比如ConversationBufferMemory存完整历史，ConversationSummaryMemory存摘要，适合长对话…
当前对话摘要： 用户询问如何用LangChain做记忆功能，助手建议使用Memory模块，举例ConversationBufferMemory和ConversationSummaryMemory，后者适合长对话。

用户：之前说的ConversationSummaryMemory，能存多少轮对话？
工藤助手：它没有固定轮数限制，因为存的是摘要，不是全量对话，哪怕100轮，摘要也不会超太多Token…
当前对话摘要： 用户先问LangChain记忆功能做法，助手推荐Memory模块及两个子类；接着用户问ConversationSummaryMemory能存多少轮，助手称无固定限制，因存储的是摘要。

用户：它和Milvus结合的话，怎么存摘要？
工藤助手：可以把生成的摘要转成向量，用LangChain的VectorStoreRetrieverMemory，把摘要存在Milvus里，需要时检索相关摘要…
当前对话摘要： 用户问ConversationSummaryMemory与Milvus结合的存摘要方法，助手建议将摘要转向量，用VectorStoreRetrieverMemory存入Milvus，需用时检索。

看！就算聊多轮，模型也不会“失忆”，摘要里全是关键信息，Token消耗特别少～

四、关键知识点：LCEL和LLMChain怎么选？

五、避坑指南

总结

其实解决大量QA、长对话存储问题，核心就是“抓重点”——用ConversationSummaryMemory生成摘要，只存关键信息，再根据项目复杂度选LCEL或LLMChain。

有疑问欢迎在评论区交流，咱们下期再见！👋