Conversation Chat Memory

Conversation Chat Memory es un componente que guarda y recupera los mensajes de una conversación específica dentro del sistema Nappai.
Cuando un usuario inicia una conversación, el componente guarda cada mensaje y, cuando sea necesario, devuelve los últimos mensajes para que el modelo de IA pueda mantener el contexto.

¿Cómo funciona?

El componente crea una instancia de NappaiChatMessageHistory, que es una clase personalizada de Nappai que extiende la funcionalidad de BaseChatMessageHistory.
Al configurarlo, se le indica:

1. Session ID – Identificador único de la sesión del usuario.
2. Conversation ID – Identificador de la conversación dentro de esa sesión.
3. Max Messages – Cuántos mensajes anteriores se deben recuperar (por defecto 10).

Cuando el flujo se ejecuta, el componente consulta la base de datos interna de Nappai usando esos identificadores y devuelve un objeto BaseChatMessageHistory con los mensajes solicitados.
No se hace ninguna llamada a APIs externas; todo el procesamiento ocurre localmente dentro del entorno de Nappai.

Entradas

Conversation ID

Identificador de la conversación que se quiere recuperar.
Se utiliza para localizar la conversación correcta dentro de la sesión.

Max Messages

Número máximo de mensajes que se devolverán.
Si la conversación tiene menos mensajes, se devolverán todos los disponibles.

Session ID

Identificador de la sesión del usuario.
Permite diferenciar conversaciones que puedan compartir el mismo Conversation ID pero pertenecer a sesiones distintas.

Salidas

Memory

Tipo de dato: BaseChatMessageHistory.
Este objeto contiene la lista de mensajes recuperados y puede ser conectado a otros componentes que necesiten el historial de chat, como un modelo de lenguaje que genere respuestas contextualizadas.

Ejemplo de Uso

1. Añade el componente “Conversation Chat Memory” al flujo.
2. Configura los campos:
   • Session ID: "user_12345"
   • Conversation ID: "conv_67890"
   • Max Messages: 15
3. Conecta la salida Memory a un componente de generación de texto (por ejemplo, “LLM Prompt”).
4. Cuando el flujo se ejecute, el LLM recibirá el historial de los últimos 15 mensajes de la conversación y podrá generar una respuesta coherente con el contexto.

Componentes Relacionados

• LCChatMemoryComponent – Base genérica de memoria de chat que este componente extiende.
• NappaiChatMessageHistory – Clase que implementa la lógica de almacenamiento y recuperación de mensajes dentro de Nappai.
• LLM Prompt – Componente que utiliza el historial de chat para crear prompts dinámicos.

Consejos y Mejores Prácticas

• Mantén los IDs únicos: Asegúrate de que Session ID y Conversation ID sean únicos para evitar mezclar conversaciones.
• Limita el número de mensajes: Un valor alto de Max Messages puede ralentizar la respuesta; ajusta según la necesidad del caso de uso.
• Revisa la privacidad: Si los mensajes contienen datos sensibles, considera aplicar cifrado o restricciones de acceso a la base de datos de Nappai.

Consideraciones de Seguridad

• Protege los IDs: No expongas Session ID ni Conversation ID en URLs públicas o logs accesibles.
• Control de acceso: Asegúrate de que solo usuarios autorizados puedan leer o escribir en la memoria de chat.
• Auditoría: Registra quién accede a la memoria para cumplir con políticas de trazabilidad y cumplimiento.