​AI大模型服务的用户很多，它对每个用户的印象仅存在于当前会话中，一旦用户离开当前会话重新开启新的会话，AI会把该用户当作是新用户，而非之前已经对话过的某个用户。

也就是说，AI没有持久记忆的功能，它记不住你上次问了什么，也记不住它上次回答了什么。这意味着AI没法从过往的对话中吸取经验，原本纠正了的错误还会继续犯错，原本积累了的知识重开转头就忘。

一、历史对话能作为提示词吗？

大模型的用户那么多，推理过程已经消耗许多算力了，不可能再给每个用户分配单独的存储空间以实现记忆功能。既然大模型放弃了记忆功能，开发者就得在AI应用这边增加对话记忆，以弥补大模型缺失的记忆。
具体而言，在用户每次退出会话之时，AI应用就要保存本次会话的各轮问答内容。然后下次开启新会话时，AI应用先把上次的多轮问答合并后作为初始提示词发给大模型，再接收处理用户的新问题。好让大模型知晓用户之前已经问过了哪些问题，并且上次的大模型都做了哪些回答，于是心中有数、方能投用户之所好。

二、提示词形式的历史对话例子

包含上回多轮问答内容的初始提示词举例如下：

上面的初始提示词首先说明这不是普通的问题，而是上次用户与AI的问答交互内容；接着把用户与AI的对话内容一一罗列，其中用户的提问以【用户】开头，AI的回答以【AI】开头。这样大模型一开始就了解用户比较关注入门的历史读物，尤其是欧洲的历史梗概。

三、根据消息数量精简上下文

当然，历史会话中的问答内容可能很多，把所有历史对话统统发给下次的大模型，既不经济也不可取。只能摘取历史对话的局部内容，提炼之后形成下次会话的初始提示词，才是可行的做法。
历史对话的提炼方式有很多，最简单的就是拾取最新最近最靠后的几条问答内容。因为较老较远较靠前的问答过去比较久了，很可能用户已经不再关注。按照思维惯性，用户大概率更关注上次最后的几次问达，那么提取最新的会话问答就足够了。

接下来将以Python代码演示如何按照消息数量来截断早期的上下文（即问答内容）。在运行Python代码之前，请确保电脑已经按照本教程的第一篇文章安装了 Python 3.10.11 和 PyCharm 2022.2 。
下面是只保留两轮对话内容的Python代码例子：

四、历史对话上下文的精简结果

运行上面的Python代码，观察到下面的输出日志：

可见，在第3轮对话时，AI应用还保存着前两轮（第1轮和第2轮）的对话记录；但到了第4轮对话，AI应用只保存最近两轮（第2轮和第3轮）的对话记录，更早的第1轮对话被删掉了。

以上的Python代码纯粹演示用，不涉及任何AI库。从下一篇文章开始，本教程将逐步引入AI库以深入介绍AI应用开发。

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