Messages #

https://python.langchain.com/docs/concepts/#messages

一些语言模型接受消息列表作为输入并返回一条消息。消息有几种不同类型，所有消息都包含 role（角色）、content（内容）和 response_metadata（响应元数据）属性。

• role 描述了是谁在发送消息。标准角色包括“user”（用户）、“assistant”（助手）、“system”（系统）和“tool”（工具）。LangChain 为不同的角色提供了不同的消息类。
• content 属性描述了消息的内容，可以是以下几种：
  • 一个字符串（大多数模型处理这种类型的内容）
  • 字典列表（用于多模态输入，其中字典包含input type和input location的信息）

消息可以有一个可选的name属性，用于区分具有相同角色的多个发言者。例如，如果聊天记录中有两个用户，区分他们是有用的，但并非所有模型都支持此功能。

HumanMessage #

表示角色为“user”的消息。

AIMessage #

表示角色为“assistant”的消息，除了 content 属性外，这些消息还包含：

• response_metadata: 包含响应的额外元数据，通常根据不同的模型提供商而有所不同。例如，log-probs和token使用情况等信息可能会存储在这里。
• tool_calls: 代表模型调用工具的决定，作为AIMessage的一部分输出。可以通过 .tool_calls 属性访问。这一属性返回一个 ToolCalls 列表，ToolCall 是包含以下参数的字典：
  • name：应调用的工具名称
  • args：传递给工具的参数
  • id：工具调用的 ID

SystemMessage #

表示角色为“system”的消息，它告诉模型如何表现。不是所有模型提供商都支持。

ToolMessage #

表示角色为“tool”的消息，包含工具调用的结果。除了role 和 content 之外，这类消息还有：

• tool_call_id 字段，表示生成该结果的工具调用的ID
• artifact字段，用于传递工具执行的任意附加产物，这些产物对跟踪有用，但不应传递给模型。

FunctionMessage(已废弃) #

这是OpenAI旧版函数调用API的消息类型。应使用 ToolMessage来替代。