Multi-Turn conversations

अध्ययन नोट्स: बातचीत का संदर्भ (Conversation Context) बनाए रखना

• API की सीमा: Anthropic API और Cloud भेजे गए या प्राप्त किए गए किसी भी संदेश को स्वचालित रूप से संग्रहीत (store) नहीं करते हैं।
• संदर्भ बनाए रखने का समाधान: यदि आपको मल्टी-मैसेज बातचीत (multi-message conversation) या संदर्भ (context) बनाए रखना है, तो आपको इसे मैन्युअल रूप से प्रबंधित करना होगा।
• मुख्य प्रक्रिया:
• आपको अपने कोड के अंदर सभी आदान-प्रदान किए गए संदेशों की एक सूची (list) बनाए रखनी होगी।
• हर नए फॉलो-अप अनुरोध (follow-up request) के साथ, आपको यह पूरी संदेश सूची प्रदान करनी होगी।
• बातचीत का प्रवाह (Flow) कैसे काम करता है:
• शुरुआत: एक खाली संदेश सूची बनाएँ।
• पहला चरण: अपना प्रारंभिक उपयोगकर्ता संदेश (User message) भेजें।
• उत्तर प्राप्त करना: मॉडल से प्रतिक्रिया (Assistant message) प्राप्त करें।
• इतिहास अपडेट करना: मॉडल के उत्तर को संदेश सूची में जोड़ें (Append)।
• अगला चरण: नए प्रश्न (Follow-up) के साथ पूरी अपडेटेड संदेश सूची को API को भेजें।
• उपयोगी सहायक फ़ंक्शन (Helper Functions):
• add user message: उपयोगकर्ता के नए संदेश को इतिहास सूची में जोड़ता है।
• add assistant message: मॉडल के उत्तर को इतिहास सूची में जोड़ता है।
• chat: पूरी संदेश सूची को API को भेजता है और प्रतिक्रिया प्राप्त करता है।

Takeaways

• Anthropic API भेजे या प्राप्त किए गए संदेशों को स्वचालित रूप से संग्रहीत नहीं करता है।
• मल्टी-मैसेज बातचीत के लिए संदर्भ (Context) को मैन्युअल रूप से प्रबंधित करना आवश्यक है।
• आपको सभी आदान-प्रदान किए गए संदेशों की एक सूची (List) बनाए रखनी होगी।
• हर नए फॉलो-अप अनुरोध के साथ, पूरी अपडेटेड संदेश सूची API को भेजें।
• सहायक फ़ंक्शन (add user message, add assistant message) इतिहास प्रबंधन को सरल बनाते हैं।