ConversationEntityMemory

엔티티 메모리는 대화에서 특정 엔티티에 대한 주어진 사실을 기억합니다.

엔티티 메모리는 엔티티에 대한 정보를 추출하고(LLM 사용) 시간이 지남에 따라 해당 엔티티에 대한 지식을 축적합니다(역시 LLM 사용).

# API KEY를 환경변수로 관리하기 위한 설정 파일
from dotenv import load_dotenv

# API KEY 정보로드
load_dotenv()

from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.chains import ConversationChain
from langchain.memory import ConversationEntityMemory
from langchain.memory.prompt import ENTITY_MEMORY_CONVERSATION_TEMPLATE

Entity 메모리를 효과적으로 사용하기 위하여, 제공되는 프롬프트를 사용합니다.

# Entity Memory를 사용하는 프롬프트 내용을 출력합니다.
print(ENTITY_MEMORY_CONVERSATION_TEMPLATE.template)

# LLM 을 생성합니다.
llm = ChatOpenAI(model_name="gpt-4.1-mini", temperature=0)

# ConversationChain 을 생성합니다.
conversation = ConversationChain(
    llm=llm,
    prompt=ENTITY_MEMORY_CONVERSATION_TEMPLATE,
    memory=ConversationEntityMemory(llm=llm),
)

대화를 시작합니다.

입력한 대화를 바탕으로 ConversationEntityMemory 는 주요 Entity 정보를 별도로 저장합니다.

conversation.predict(
    input="테디와 셜리는 한 회사에서 일하는 동료입니다."
    "테디는 개발자이고 셜리는 디자이너입니다. "
    "그들은 최근 회사에서 일하는 것을 그만두고 자신들의 회사를 차릴 계획을 세우고 있습니다."
)

Entity는 memory.entity_store.store 에서 확인할 수 있습니다.

# entity memory 를 출력합니다.
conversation.memory.entity_store.store