内存管理选项
Langflow 为您的流程和 Langflow 服务器提供灵活的内存管理选项，用于存储和检索相关数据。 这包括基本的 Langflow 数据库表、文件管理、缓存以及聊天内存。
存储选项和路径
Langflow 支持本地内存和外部内存选项。
Langflow 的默认存储选项是存储在系统缓存目录中的 SQLite 数据库。
默认存储路径取决于您的操作系统和安装方式：
- macOS Desktop:
/Users/<username>/.langflow/data/database.db - Windows Desktop:
C:\Users\<name>\AppData\Roaming\com.Langflow\data\langflow.db - OSS macOS/Windows/Linux/WSL (
uv pip install):<path_to_venv>/lib/python3.12/site-packages/langflow/langflow.db(Python版本可能有所不同) - OSS macOS/Windows/Linux/WSL (
git clone):<path_to_clone>/src/backend/base/langflow/langflow.db
或者，您可以为所有 Langflow 存储使用外部 PostgreSQL 数据库。 您还可以选择性地为聊天内存使用外部存储，与其他 Langflow 存储分开。 有关更多信息，请参阅 配置外部内存 和 存储聊天内存。
本地 Langflow 数据库表
以下表存储在 langflow.db 中：
• ApiKey: 管理 Langflow API 身份验证密钥。组件 API 密钥存储在 Variables 表中。有关更多信息，请参阅 API 密钥和身份验证。
• File: 存储上传到 Langflow 文件管理系统的文件的元数据，包括文件名、路径、大小和存储提供商。有关更多信息，请参阅 管理文件。
• Flow: 包含流程定义，包括节点、边和组件，以 JSON 或数据库记录形式存储。有关更多信息，请参阅 构建流程。
• Folder: 为流程存储提供结构，包括单用户文件夹和多用户访问的共享文件夹。有关更多信息，请参阅 在项目中管理流程。
• Message: 存储组件之间发生的聊天消息和交互。有关更多信息，请参阅 消息对象 和 存储聊天内存。
• Transactions: 记录流程运行的执行历史和结果。此信息用于 日志记录。
• User: 存储用户帐户信息，包括凭据、权限、配置文件和用户管理设置。有关更多信息，请参阅 API 密钥和身份验证。
• Variables: 存储全局加密值和凭据。有关更多信息，请参阅 全局变量。
• VertexBuild: 跟踪流程中各个节点的构建状态。有关更多信息，请参阅 在 Playground 中测试流程。
有关更多信息，请参阅 源代码 中的数据库模型。
配置外部内存
要将默认的 Langflow SQLite 数据库替换为其他数据库，请修改 LANGFLOW_DATABASE_URL 环境变量，然后使用您的 .env 文件启动 Langflow：
_10LANGFLOW_DATABASE_URL=postgresql://user:password@localhost:5432/langflow
示例请参阅 配置外部 PostgreSQL 数据库。
LANGFLOW_DB_CONNECTION_SETTINGS 是数据库连接池设置的 JSON 配置，允许您微调数据库连接池和超时设置。
_10LANGFLOW_DB_CONNECTION_SETTINGS='{"pool_size": 20, "max_overflow": 30, "pool_timeout": 30, "pool_pre_ping": true, "pool_recycle": 1800, "echo": false}'
连接池参数
pool_size: 在连接池中保持的最大数据库连接数。默认：20 个连接。max_overflow: 可以在 pool_size 之外创建的最大连接数。默认：30 个连接。pool_timeout: 从连接池获取连接超时前等待的秒数。默认：30 秒。pool_pre_ping: 如果为true，则在每次签出时测试连接的活跃性。默认：true。pool_recycle: 连接自动回收的秒数。默认：1800 秒（30 分钟）。echo: 如果为true，则为调试目的记录 SQL 查询。默认：false。
配置缓存内存
Langflow 的默认缓存行为是异步内存缓存。
_10LANGFLOW_LANGCHAIN_CACHE=InMemoryCache_10LANGFLOW_CACHE_TYPE=async
Langflow 官方仅支持默认的异步内存缓存。其他后端是实验性的，可能会随时更改。 默认行为适用于大多数用例。
Redis 和其他外部缓存设置是实验性的，不受官方支持。
缓存环境变量
| Variable | Type | Default | Description |
|---|---|---|---|
LANGFLOW_CACHE_TYPE | String | async | 设置 Langflow 内部缓存系统的缓存类型。 |
LANGFLOW_LANGCHAIN_CACHE | String | InMemoryCache | 设置 Langchain 缓存系统的缓存类型。 |
LANGFLOW_REDIS_HOST | String | localhost | Redis 服务器主机名。 |
LANGFLOW_REDIS_PORT | Integer | 6379 | Redis 服务器端口。 |
LANGFLOW_REDIS_DB | Integer | 0 | Redis 数据库编号。 |
LANGFLOW_REDIS_CACHE_EXPIRE | Integer | 3600 | 缓存过期时间（秒）。 |
LANGFLOW_REDIS_PASSWORD | String | Not set | Redis 认证密码（可选）。 |
存储聊天记忆
带有 Chat Input 或 Chat Output 组件的基于聊天的流程会产生聊天历史记录，这些记录存储在 Langflow 的 messages 表中。
至少，这充当了聊天日志，但它在功能上与为 LLM 提供历史上下文的聊天记忆不同。
要在流程中存储和检索聊天记忆，您可以使用 Message History 组件或 Agent 组件的内置聊天记忆。
聊天记忆是如何工作的？
聊天记忆是 LLM 或代理的缓存，用于保存过去的对话，以便在未来的交互中保留和引用该上下文。 例如，如果用户已经告诉了 LLM 他们的名字，LLM 可以从聊天记忆中检索该信息，而不是在未来的对话或消息中要求用户重复自己。
聊天记忆与向量存储记忆不同，因为它专门用于从数据库中存储和检索聊天消息。
支持聊天记忆的组件（如 Agent 和 Message History 组件）将其各自的数据库作为内存提供访问。 作为内存的检索是 LLM 和代理的一个重要区别，因为这种存储和检索机制专门设计用于回忆过去对话的上下文。 与专为文本块的语义搜索和检索而设计的向量存储不同，聊天记忆旨在以针对对话历史优化的方式存储和检索聊天消息。
会话 ID 和聊天记忆
聊天历史和记忆按 会话 ID (session_id) 进行分组。
默认的会话 ID 是流程 ID，这意味着流程的所有聊天消息都存储在同一个会话 ID 下，作为一个大型聊天会话。
为了更好地隔离聊天记忆，特别是在多用户使用的流程中，考虑使用自定义会话 ID。 例如，如果您使用用户 ID 作为会话 ID，那么每个用户的聊天历史将单独存储，将其聊天上下文与其他用户 的聊天隔离开。
聊天记忆选项
聊天记忆的存储位置和方式取决于您在流程中使用的组件：
-
Agent 组件：此组件具有默认启用的内置聊天记忆。 这种记忆允许代理检索和引用与同一会话 ID 关联的先前对话中的消息。 所有消息都存储在 Langflow 存储 中，该组件提供最少的内存配置选项，例如要检索的消息数量。
Agent 组件的内置聊天记忆足以满足大多数用例。
如果您想使用外部聊天记忆存储，在聊天上下文之外检索记忆，或将聊天记忆与语言模型组件（而非代理）一起使用，则必须使用 Message History 组件（带或不带第三方聊天记忆组件）。
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Message History 组件：默认情况下，此组件从 Langflow 存储中存储和检索记忆，除非您附加了第三方聊天记忆组件。它提供了一些额外的选项来排序和过滤记忆，尽管其中大多数选项也作为可配置或固定参数内置在 Agent 组件中。
您可以带或不带语言模型或代理来使用 Message History 组件。 例如，如果您需要从聊天之外的记忆中检索数据，您可以使用 Message History 组件直接从您的聊天记忆数据库中获取该数据，而无需将其输入到聊天中。
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第三方聊天记忆组件：仅当您需要从专用的外部聊天记忆数据库中存储或检索聊天记忆时，才使用这些组件之一。 通常，只有在您有特定的存储需求而 Langflow 存储无法满足时，才需要这样做。 例如，如果您想 通过直接处理数据库来管理聊天记忆数据，或者想使用不同于默认 Langflow 存储的数据库。
有关更多信息 and 示例，请参阅 Message History 组件 和 Agent memory。
