02-window-memory.ts

窗口记忆示例，只保留最近的对话消息。

功能介绍

这个示例演示了窗口记忆的概念。虽然示例中还是保存了所有历史，但实际使用时可以只保留最近的 N 轮对话，避免上下文窗口溢出。

使用场景

• 长对话应用（防止上下文过长）
• 只需要最近记忆的场景
• 控制 token 使用量
• 会话历史管理

学习要点

1. 可以手动控制添加到历史中的消息
2. 使用 addUserMessage() 和 addAIMessage() 添加消息
3. 实际项目中可以实现滑动窗口逻辑
4. 平衡记忆完整性和 token 成本
5. 进行环境变量检查和错误处理

源码

import "dotenv/config";
import { ChatOpenAI } from "@langchain/openai";
import { ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholder } from "@langchain/core/prompts";
import { RunnableWithMessageHistory } from "@langchain/core/runnables";
import { ChatMessageHistory } from "@langchain/community/stores/message/in_memory";
import { StringOutputParser } from "@langchain/core/output_parsers";

if (!process.env.ZHIPUAI_API_KEY) {
  throw new Error("ZHIPUAI_API_KEY is not set in environment variables");
}

async function main() {
  try {
    console.log("=== ConversationBufferWindowMemory 示例 ===\n");

    const model = new ChatOpenAI({
      model: "DeepSeek-V4-Pro",
      temperature: 0.7,
      configuration: {
        baseURL: "https://ark.cn-beijing.volces.com/api/coding/v3/",
        apiKey: process.env.ZHIPUAI_API_KEY,
      },
    });

    const prompt = ChatPromptTemplate.fromMessages([
      ["system", "你是一个友好的 AI 助手。"],
      new MessagesPlaceholder("history"),
      ["human", "{input}"],
    ]);

    const chain = prompt.pipe(model).pipe(new StringOutputParser());
    const messageHistory = new ChatMessageHistory();

    const chainWithHistory = new RunnableWithMessageHistory({
      runnable: chain,
      getMessageHistory: () => messageHistory,
      inputMessagesKey: "input",
      historyMessagesKey: "history",
    });

    // 添加一些历史消息
    const demoMessages = [
      "你好，我叫小明",
      "你好小明！很高兴认识你。",
      "我喜欢吃苹果",
      "苹果是很健康的水果！",
      "我也喜欢吃香蕉",
      "香蕉也很美味，富含钾。",
    ];

    for (let i = 0; i < demoMessages.length; i += 2) {
      await messageHistory.addUserMessage(demoMessages[i]);
      await messageHistory.addAIMessage(demoMessages[i + 1]);
    }

    // 查看当前历史
    console.log("--- 完整历史 ---");
    const allMessages = await messageHistory.getMessages();
    allMessages.forEach((msg) => {
      console.log(`${msg._getType()}:`, msg.content);
    });
    console.log("\n");

    // 只保留最近 k 条消息的窗口记忆示例
    console.log("--- 窗口记忆（只保留最近 2 轮对话）---");
    console.log("用户: 我刚才说我喜欢吃什么水果？");
    const response = await chainWithHistory.invoke(
      { input: "我刚才说我喜欢吃什么水果？" },
      { configurable: { sessionId: "123" } }
    );
    console.log("AI:", response);
  } catch (error) {
    console.error("Error during window memory example:", error);
    process.exit(1);
  }
}

main().catch(console.error);

运行方式

npm run dev src/06-memory/02-window-memory.ts