正确管理Chainlit用户会话：解决UserSession.set()错误

本教程旨在解决Chainlit应用中与LangChain集成时常见的`UserSession.set() missing 1 required positional argument: 'value'`错误。文章将深入解释`cl.user_session.set()`用于存储数据与`cl.user_session.get()`用于检索数据之间的关键区别，并提供一个直接的解决方案，确保您的LangChain链在整个聊天会话中被正确访问和复用。

1. 理解问题：Chainlit用户会话的误用

在构建基于Chainlit和LangChain的交互式AI应用时，通常需要在用户会话开始时（即@cl.on_chat_start装饰器下的函数）初始化一些计算成本较高的对象，例如大型语言模型（LLM）、嵌入模型、向量存储或复杂的LangChain链。这些对象被初始化后，需要被存储起来，以便在用户后续的每次消息交互中（即@cl.on_message装饰器下的函数）复用，从而避免重复加载和初始化，提高效率。

Chainlit提供了cl.user_session这一机制来实现会话级别的状态管理。然而，一个常见的错误是混淆了cl.user_session的存储（set）和检索（get）操作，导致在尝试获取已存储对象时，错误地调用了set()方法而未提供完整的参数，进而引发UserSession.set() missing 1 required positional argument: 'value'这样的错误信息。

在原始代码中，用户还曾遇到与context变量相关的ValidationError。虽然LangChain的RetrievalQA链（特别是chain_type="stuff"）确实需要context和question作为其内部提示的输入变量，但上述UserSession.set()错误则指向了Chainlit会话管理中更根本的操作问题，即如何正确地在不同回调函数之间传递和访问已初始化的chain对象。

2. 核心区别：set() 与 get()

cl.user_session是Chainlit为每个用户会话提供的专属键值存储空间。理解set()和get()的明确用途是解决此类问题的关键：

• cl.user_session.set(key, value): 这个方法用于将一个value值存储在用户会话中，并为其指定一个key（字符串）。它必须同时提供key和value两个参数。
• cl.user_session.get(key): 这个方法用于从用户会话中检索先前存储在指定key下的value。它只需要提供key一个参数。

3. 原始代码中的错误识别

让我们分析一下提供的代码片段中@cl.on_chat_start和@cl.on_message函数的相关部分：

# ... (qa_bot 函数及其他辅助函数) ...

@cl.on_chat_start
async def start():
    chain = qa_bot() # 在会话开始时初始化 LangChain 链
    msg = cl.Message(content="Starting the bot......")
    await msg.send()
    msg.content = "Hi, Welcome to the Medical Bot. What is your query?"
    await msg.update()
    cl.user_session.set('chain', chain) # 正确地将初始化的 chain 对象存储到会话中

@cl.on_message
async def main(message):
    # 错误之处：试图通过调用 set() 方法来检索 chain 对象，但未提供 value 参数
    chain = cl.user_session.set("chain")
    cb = cl.AsyncLangchainCallbackHandler(
        stream_final_answer = True, answer_prefix_tokens = ["FINAL", "ANSWER"]
        )
    cb.answer_reached = True
    # 原始代码中使用 message 对象，但 LangChain 链通常期望字符串输入
    res = await chain.acall(message, callbacks = [cb])
    answer = res["result"]
    sources = res["source_documents"]

    if sources:
        answer += f"\nSources:" + str(sources)
    else:
        answer += f"\nNo Sources Found"

    await cl.Message(content = answer).send()

在@cl.on_chat_start函数中，cl.user_session.set('chain', chain)是正确的用法，它将qa_bot()返回的chain对象以键'chain'存储起来。

然而，在@cl.on_message函数中，chain = cl.user_session.set("chain")这行代码是错误的。这里的意图显然是想检索之前存储的chain对象，但却错误地调用了set()方法，并且只提供了一个key参数，而缺少了必需的value参数。这就是导致UserSession.set() missing 1 required positional argument: 'value'错误的原因。

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此外，在chain.acall(message, callbacks = [cb])这一行，LangChain链的acall方法通常期望接收一个字符串作为查询输入，而不是整个message对象。正确的做法是访问message.content来获取用户输入的文本。

4. 解决方案：使用 cl.user_session.get() 进行检索

要正确地从用户会话中检索在@cl.on_chat_start中存储的chain对象，只需将set()方法替换为get()方法即可。同时，修正acall方法的输入参数。

修正后的代码片段：

# ... (qa_bot 函数及其他辅助函数保持不变) ...

@cl.on_chat_start
async def start():
    chain = qa_bot() # 在会话开始时初始化 LangChain 链
    msg = cl.Message(content="Starting the bot......")
    await msg.send()
    msg.content = "Hi, Welcome to the Medical Bot. What is your query?"
    await msg.update()
    cl.user_session.set('chain', chain) # 正确地将初始化的 chain 对象存储到会话中

@cl.on_message
async def main(message: cl.Message): # 明确message的类型提示
    # 正确之处：使用 get() 方法检索已存储的 chain 对象
    chain = cl.user_session.get("chain")

    # 确保 chain 对象已成功检索
    if chain is None:
        await cl.Message(content="Bot not initialized. Please restart the chat.").send()
        return

    cb = cl.AsyncLangchainCallbackHandler(
        stream_final_answer = True, answer_prefix_tokens = ["FINAL", "ANSWER"]
        )
    cb.answer_reached = True
    # 修正：将 message.content 作为查询输入传递给 chain.acall
    res = await chain.acall(message.content, callbacks = [cb]) 
    answer = res["result"]
    sources = res["source_documents"]

    if sources:
        answer += f"\nSources:" + str(sources)
    else:
        answer += f"\nNo Sources Found"

    await cl.Message(content = answer).send()

通过将chain = cl.user_session.set("chain")修改为chain = cl.user_session.get("chain")，我们确保了在@cl.on_message函数中能够正确地获取到在会话开始时创建的LangChain链实例，从而避免了UserSession.set()的错误。同时，将message替换为message.content，确保了向LangChain链传递的是正确的字符串查询内容。

5. Chainlit 会话管理最佳实践

为了构建健壮且高效的Chainlit应用，请遵循以下会话管理最佳实践：

• 初始化一次，多次检索：将成本高昂的对象（如LLM、嵌入模型、向量存储或复杂的LangChain链）在@cl.on_chat_start中初始化，并使用cl.user_session.set()存储。在后续的@cl.on_message调用中，使用cl.user_session.get()来检索这些对象，避免重复创建。
• 清晰的命名：为会话变量使用描述性强的键名，以便于代码的可读性和维护。
• 空值检查：cl.user_session.get()在键不存在时会返回None。虽然@cl.on_chat_start通常会确保设置这些变量，但在@cl.on_message中进行简单的None检查（如上述示例所示）可以增加代码的鲁棒性，尤其是在开发或调试阶段。
• 异步操作：在Chainlit和LangChain集成中，特别是在使用acall等异步方法时，务必注意await和async关键字的正确使用，以确保非阻塞操作和并发性。

总结

正确管理cl.user_session对于构建状态化且高效的Chainlit应用至关重要。通过理解cl.user_session.set()用于存储和cl.user_session.get()用于检索的明确职责，开发者可以避免常见的错误，并确保其LangChain组件能够无缝集成并在用户交互中被有效复用。这个简单的修正不仅解决了特定的UserSession.set()错误，也显著提升了Chainlit机器人的健壮性和功能性。