Multi-turn conversations

विषय: मल्टी-मैसेज कन्वर्सेशन और कॉन्टेक्स्ट मैनेजमेंट (Multi-Message Conversation and Context Management)

• API की प्रकृति (Nature of API):
• Anthropic API और Cloud द्वारा भेजे गए किसी भी मैसेज (User या Assistant) को स्टोर नहीं किया जाता है।
• API में कोई अंतर्निहित (built-in) मेमोरी नहीं होती है।

• कॉन्टेक्स्ट बनाए रखने का समाधान (Solution for Maintaining Context):
• मल्टी-मैसेज कन्वर्सेशन (बातचीत) को बनाए रखने के लिए, डेवलपर को मैन्युअल रूप से (manually) कॉन्टेक्स्ट को मैनेज करना होता है।
• आवश्यक कदम:
• सभी एक्सचेंज किए गए मैसेजेस की एक लिस्ट (List) कोड के अंदर बनाएँ।
• हर फॉलो-अप रिक्वेस्ट के साथ, इस पूरी मैसेज लिस्ट को API को भेजें।

• बातचीत का प्रवाह (Conversation Flow):
• शुरुआत: एक खाली मैसेज लिस्ट से शुरू करें।
• पहला चरण: प्रारंभिक यूजर मैसेज लिस्ट में जोड़ें।
• API कॉल: पूरी लिस्ट को API को भेजें और रिस्पॉन्स प्राप्त करें।
• अगला चरण: प्राप्त असिस्टेंट रिस्पॉन्स को भी मैसेज लिस्ट में जोड़ें।
• जारी रखना: अगला यूजर मैसेज जोड़ें और पूरी अपडेटेड लिस्ट को फिर से API को भेजें।
• परिणाम: इस प्रक्रिया से API को पूरे कन्वर्सेशन का इतिहास मिलता है, जिससे वह प्रासंगिक (relevant) और फॉलो-अप जवाब दे पाता है।

• मुख्य सहायक फ़ंक्शन्स (Key Helper Functions):
• add user message: यूजर का नया मैसेज लिस्ट में जोड़ता है।
• add assistant message: असिस्टेंट का रिस्पॉन्स लिस्ट में जोड़ता है।
• chat: मैसेज लिस्ट को API को भेजकर रिस्पॉन्स प्राप्त करता है।

Takeaways

• Anthropic API में कोई अंतर्निहित (built-in) मेमोरी नहीं होती है और यह भेजे गए मैसेजेस को स्टोर नहीं करता है।
• मल्टी-मैसेज कन्वर्सेशन को बनाए रखने के लिए डेवलपर को मैन्युअल रूप से कॉन्टेक्स्ट मैनेज करना होता है।
• कॉन्टेक्स्ट बनाए रखने का समाधान सभी एक्सचेंज किए गए मैसेजेस की एक लिस्ट बनाना और हर फॉलो-अप रिक्वेस्ट के साथ उसे API को भेजना है।
• बातचीत का प्रवाह इस प्रकार होता है: यूजर मैसेज → API कॉल → असिस्टेंट रिस्पॉन्स → प्राप्त रिस्पॉन्स को लिस्ट में जोड़ना → प्रक्रिया दोहराना।
• add user message, add assistant message, और chat जैसे सहायक फ़ंक्शन्स इस मैसेज लिस्ट को प्रबंधित करने में मदद करते हैं।