我正在开发一个基于 langchain 的 SQL 聊天应用程序，并希望我的代理能够理解用户会话的上下文。例如 用户 - 最后放置的最高订单是什么？ 机器人 - 订单 ID：XYZ 用户 - 这是什么时候放置的？
在这里，机器人应该能够从上一个问题中推断出“this”指的是“订单 id XYZ”。我如何将其合并到我的代码中？
我尝试使用 ChatHistory，但从会话历史记录中获取上下文是我遇到的问题。
我有一个类似的问题，我通过“情境化”问题来解决。这是一个示例（不适用于 SQL）：https://python.langchain.com/docs/use_cases/question_answering/chat_history/
阅读有关将问题情境化的部分。
在使用 SQL 代理的 RAG 系统的上下文中，上下文化问题涉及根据 SQL 数据库的特定数据结构和内容修改或构建这些问题。在这里，问题被精心设计以匹配数据库的结构，以有效地检索相关信息。这意味着将数据库中使用的正确表名称、字段名称和特定术语合并到查询中。通过这样做，RAG 系统利用 SQL 代理执行精确的数据库查询，获取与正在进行的对话或任务相关的数据，从而提高响应的准确性和相关性。
希望这有帮助！