Natuurlijk! Hieronder geef ik een overzicht en codevoorbeeld voor het ontwerpen van een interactieve LangChain-agent voor klantenservice die effectief geheugen en contextbeheer implementeert. Ik richt me op het gebruik van LangChain’s geheugencomponenten, strategieën voor contextbeheer, en privacyvereisten. --- ### 1. Strategieën voor geheugenbeheer en contextbeheer - **Gebruik van een geheugencomponent (bijv. `ConversationBufferMemory` of `ConversationSummaryMemory`)** om het gesprek te bewaren. - **Grootte van het contextvenster beperken** door samenvatting of sliding window. - **Gebruik van user-specific identifiers** om gebruikersprofielen te beheren en gegevens te isoleren. - **Vergeet niet om gevoelige gegevens te verwijderen** na sessie of op verzoek. --- ### 2. Implementatievoorbeelden #### a) Basis setup met geheugen ```python from langchain.chat_models import ChatOpenAI from langchain.chains import ConversationChain from langchain.memory import ConversationBufferMemory, ConversationSummaryMemory # Kies het geheugen memory = ConversationBufferMemory() # Of gebruik ConversationSummaryMemory voor samenvatting # Initialize de chatmodel llm = ChatOpenAI(model="gpt-4", temperature=0) # Maak de conversieketen conversation = ConversationChain( llm=llm, memory=memory, verbose=True ) ``` #### b) Contextbeheer met samenvatting (voor lange gesprekken) ```python from langchain.memory import ConversationSummaryMemory memory = ConversationSummaryMemory( llm=llm, max_token_limit=1000, # Beperk geheugen tot 1000 tokens return_messages=True, memory_key="chat_summary" ) conversation = ConversationChain( llm=llm, memory=memory, verbose=True ) ``` #### c) Gebruikers-specifieke context en privacy Gebruik een unieke gebruikers-ID om context te isoleren, en bewaar geen gegevens na sessie: ```python import uuid def start_session(): user_id = str(uuid.uuid4()) user_memory = ConversationBufferMemory() return user_id, user_memory def end_session(user_memory): # Verwijder geheugen na sessie voor privacy del user_memory ``` ### 3. Gegevensprivacy en -beveiliging - **Geen gevoelige gegevens opslaan na sessie**: verwijder geheugen objecten na gebruik. - **Versleuteling en veilige opslag** indien je geheugen persistent is (bijv. database), en alleen voor de sessie. - **Gebruiker toestemming vragen** voor het verzamelen en opslaan van gegevens. --- ### 4. Complete voorbeeld integratie ```python from langchain.chat_models import ChatOpenAI from langchain.chains import ConversationChain from langchain.memory import ConversationBufferMemory import uuid # Functie om nieuwe sessie te starten def start_session(): user_id = str(uuid.uuid4()) user_memory = ConversationBufferMemory() return user_id, user_memory # Functie om sessie af te sluiten en geheugen te verwijderen def end_session(user_memory): del user_memory # Initialisatie llm = ChatOpenAI(model="gpt-4", temperature=0) # Start een nieuwe sessie user_id, memory = start_session() # Maak de conversieketen met geheugen conversation = ConversationChain( llm=llm, memory=memory, verbose=True ) # Voorbeeld gesprek response1 = conversation.run("Hallo, ik heb een probleem met mijn bestelling.") print("Bot:", response1) response2 = conversation.run("Het pakket is nog niet aangekomen.") print("Bot:", response2) # Na voltooiing van de sessie end_session(memory) ``` --- ### Samenvatting - Gebruik `ConversationBufferMemory` voor korte sessies of `ConversationSummaryMemory` voor lange gesprekken. - Beperk de contextgrootte via max tokens of samenvatting. - Identificeer gebruikers met unieke IDs en scheid contexten. - Verwijder geheugenobjecten na sessie om privacy te waarborgen. --- Heeft u verdere vragen over implementatie of privacybescherming?

Zeker, hier is een gedetailleerd ontwerp voor een interactieve LangChain-agent met geavanceerd geheugenbeheer voor klantenservice: ## Geheugenbeheer Strategieën ### 1. Conversatiegeheugen Architectuur ```python from langchain.memory import ConversationBufferWindowMemory, CombinedMemory from langchain.schema import BaseMemory from typing import Dict, List, Any class KlantenserviceMemory(CombinedMemory): def __init__(self, window_size: int = 10): self.short_term = ConversationBufferWindowMemory( k=window_size, memory_key="recente_gesprekken", return_messages=True ) self.long_term = EntityMemory(llm=llm) # Voor belangrijke entiteiten super().__init__(memories=[self.short_term, self.long_term]) ``` ### 2. Contextvenster Beheer ```python class AdaptiveWindowMemory: def __init__(self, min_window: int = 3, max_window: int = 15): self.min_window = min_window self.max_window = max_window self.current_window = min_window def adjust_window(self, conversation_complexity: float): """Pas venstergrootte aan op basis van gesprekscomplexiteit""" if conversation_complexity > 0.7: self.current_window = min(self.max_window, self.current_window + 2) elif conversation_complexity < 0.3: self.current_window = max(self.min_window, self.current_window - 1) ``` ## Implementatie van de Agent ### Basis Setup ```python from langchain.agents import AgentType, initialize_agent from langchain.chat_models import ChatOpenAI from langchain.tools import Tool from langchain.memory import ConversationSummaryBufferMemory # Privacy-compliant geheugen memory = ConversationSummaryBufferMemory( llm=ChatOpenAI(temperature=0), max_token_limit=2000, memory_key="chat_history", return_messages=True, # Geen persistente opslag ) # Tools voor klantenservice tools = [ Tool( name="ProductInfo", func=get_product_info, description="Haal productinformatie op" ), Tool( name="OrderStatus", func=check_order_status, description="Controleer orderstatus" ) ] # Initialiseer agent agent = initialize_agent( tools, ChatOpenAI(temperature=0.3, model_name="gpt-4"), agent=AgentType.CONVERSATIONAL_REACT_DESCRIPTION, memory=memory, verbose=True, max_iterations=5 ) ``` ### Gebruiker-specifieke Context Handler ```python class GebruikerContextManager: def __init__(self): self.user_sessions = {} # Alleen tijdens sessie def update_user_context(self, user_id: str, context: Dict): """Update gebruikerscontext zonder persistente opslag""" if user_id not in self.user_sessions: self.user_sessions[user_id] = { "context": {}, "last_active": datetime.now() } self.user_sessions[user_id]["context"].update(context) self.user_sessions[user_id]["last_active"] = datetime.now() def cleanup_old_sessions(self, timeout_minutes: int = 30): """Verwijder oude sessies automatisch""" now = datetime.now() to_remove = [] for user_id, session in self.user_sessions.items(): if (now - session["last_active"]).total_seconds() > timeout_minutes * 60: to_remove.append(user_id) for user_id in to_remove: del self.user_sessions[user_id] ``` ### Geïntegreerde Agent Klasse ```python class PrivacyAwareCustomerServiceAgent: def __init__(self): self.llm = ChatOpenAI(temperature=0.2) self.memory = ConversationSummaryBufferMemory( llm=self.llm, max_token_limit=1500 ) self.context_manager = GebruikerContextManager() self.tools = self._setup_tools() self.agent = initialize_agent( self.tools, self.llm, agent=AgentType.CONVERSATIONAL_REACT_DESCRIPTION, memory=self.memory, verbose=True ) def _setup_tools(self): return [ Tool( name="SessionContext", func=self._handle_session_context, description="Beheer sessie-specifieke context" ) ] def _handle_session_context(self, query: str) -> str: """Verwerk contextuele informatie zonder persistente opslag""" # Implementeer context extractie en beheer return "Context verwerkt" async def process_message(self, user_id: str, message: str) -> str: # Cleanup oude sessies self.context_manager.cleanup_old_sessions() # Voeg gebruikerscontext toe current_context = self.context_manager.user_sessions.get(user_id, {}) # Verwerk bericht met context response = await self.agent.arun( input=f"Gebruiker context: {current_context}\nBericht: {message}" ) return response ``` ## Privacy en Data Retention Beleid ### Strikte Data Handling ```python class DataPrivacyEnforcer: @staticmethod def sanitize_input(text: str) -> str: """Verwijder potentieel gevoelige informatie""" patterns = [ r'\b\d{4}[ -]?\d{2}[ -]?\d{2}\b', # Geboortedata r'\b\d{9}\b', # BSN-nummers r'\b\d{16}\b', # Creditcard nummers # Voeg meer patronen toe ] for pattern in patterns: text = re.sub(pattern, '[REDACTED]', text) return text @staticmethod def validate_no_pii(data: dict) -> bool: """Controleer op persoonlijke informatie""" pii_patterns = [/* regex patronen voor PII */] for value in data.values(): if any(re.search(pattern, str(value)) for pattern in pii_patterns): return False return True ``` ### Sessie Beheer met Auto-Cleanup ```python import asyncio from datetime import datetime, timedelta class SessionManager: def __init__(self, session_timeout: int = 30): self.sessions = {} self.timeout = session_timeout async def start_cleanup_task(self): """Start background task voor sessie cleanup""" while True: await asyncio.sleep(300) # Elke 5 minuten self.cleanup_sessions() def cleanup_sessions(self): """Verwijder verlopen sessies""" now = datetime.now() expired = [] for session_id, session_data in self.sessions.items(): if now - session_data['last_activity'] > timedelta(minutes=self.timeout): expired.append(session_id) for session_id in expired: del self.sessions[session_id] ``` ## Gebruiksvoorbeeld ```python # Initialiseer agent agent = PrivacyAwareCustomerServiceAgent() # Verwerk een bericht response = await agent.process_message( user_id="user_123", message="Hallo, ik heb een vraag over mijn bestelling #45678" ) print(response) ``` ## Belangrijke Privacy Eisen 1. **Geen Persistente Opslag**: Alle gebruikersdata wordt alleen in memory bewaard tijdens de sessie 2. **Automatische Cleanup**: Sessies worden automatisch verwijderd na 30 minuten inactiviteit 3. **PII Filtering**: Automatische detectie en verwijdering van persoonlijke informatie 4. **Geen Logging**: Geen persistente logging van gespreksinhoud 5. **Tijdelijke Context**: Gebruiker-specifieke context wordt niet tussen sessies bewaard Dit ontwerp zorgt voor effectief geheugenbeheer terwijl privacy en compliance gewaarborgd blijven.