LangChain 通过提供内置组件来支持链中的内存管理，这些组件可以存储和检索交互过程中的上下文信息。 从本质上讲，LangChain 引入了诸如 ConversationBufferMemory 和 ConversationChain 之类的内存类，它们处理过去输入、输出或中间步骤的存储。 例如，ConversationBufferMemory 维护对话中的消息列表，从而使链在生成新响应时可以引用先前的交流。 开发人员可以通过将这些内存对象作为参数传递来将它们集成到链中，从而确保链中的每个步骤都可以访问累积的上下文。 这在聊天机器人或多步骤工作流程中特别有用，在这些工作流程中，保留先前的上下文（例如用户偏好或对话历史记录）对于连贯的交互至关重要。
LangChain 提供了多种内存类型来解决不同的用例。 例如，ConversationBufferWindowMemory 仅保留最近的交互（例如，最近的五条消息），从而防止内存膨胀并保持在语言模型的 token 限制范围内。 另一个示例是 ConversationSummaryMemory，它将过去的交互压缩为简洁的摘要，而不是存储原始文本。 开发人员还可以创建自定义内存类来处理专门的方案，例如从对话中提取特定实体（如日期或名称），以供以后参考。 这些选项可以灵活地平衡上下文保留与计算效率。 例如，客户支持机器人可以使用 ConversationBufferWindowMemory 来关注最近的问题，而文档分析链可以使用基于实体的内存来跟踪长文本中的关键术语。
LangChain 链中的内存集成设计为无缝的。 当链运行时，它会自动使用输入和输出更新内存，使数据可用于后续步骤。 例如，ConversationChain 将语言模型与内存实例相结合，使模型能够生成考虑完整对话历史记录的响应。 开发人员还可以使用数据库或缓存跨会话持久保存内存状态。 一种常见的方法是将内存数据（如消息列表）序列化到数据库，然后在用户返回时重新加载。 这对于需要长期上下文的应用程序（如个性化助手）非常有用。 通过抽象内存管理，LangChain 使开发人员可以专注于设计链，而无需重新发明状态处理逻辑。