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简介

mem0 是一个用于管理 AI 对话记忆的强大工具，它能够帮助我们实现对话的上下文管理和记忆检索。本文将介绍如何安装和测试 mem0，并通过一个实际的例子来展示其功能。

安装

首先需要安装 mem0 包：

pip install mem0ai

基本配置

mem0 的配置主要包含两个部分：

1. LLM（大语言模型）配置
2. Embedder（嵌入模型）配置

配置示例

from mem0.configs.base import MemoryConfig
from mem0.embeddings.configs import EmbedderConfig
from mem0.llms.configs import LlmConfigconfig = MemoryConfig(llm = LlmConfig(provider="openai",config={"model": "qwen-turbo","api_key": "your-api-key","openai_base_url":"https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"}),embedder = EmbedderConfig(provider="openai",config={"embedding_dims": 1536,"model": "text-embedding-v2","api_key": "your-api-key","openai_base_url":"https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"})
)

实现对话记忆功能

以下是一个完整的示例，展示如何使用 mem0 实现带记忆的对话：

from openai import OpenAI
from mem0 import Memorydef chat_with_memories(message: str, user_id: str = "default_user") -> str:# 检索相关记忆relevant_memories = memory.search(query=message, user_id=user_id, limit=3)memories_str = "\n".join(f"- {entry['memory']}" for entry in relevant_memories["results"])# 生成回复system_prompt = f"You are a helpful AI. Answer the question based on query and memories.\nUser Memories:\n{memories_str}"messages = [{"role": "system", "content": system_prompt}, {"role": "user", "content": message}]response = openai_client.chat.completions.create(model="qwen-turbo", messages=messages)assistant_response = response.choices[0].message.content# 创建新的记忆messages.append({"role": "assistant", "content": assistant_response})memory.add(messages, user_id=user_id)return assistant_response

测试效果

运行以上代码，我们可以看到如下对话效果：

You: I'm bob.
AI: Hello Bob! How can I assist you today?
You: what's my name
AI: According to my records, your name is Bob.

从测试结果可以看出，mem0 成功地：

1. 记住了用户的名字（Bob）
2. 在后续对话中能够检索并使用这个信息
3. 保持了对话的连贯性

总结

mem0 是一个功能强大且易于使用的对话记忆管理工具。通过简单的配置和集成，就能为 AI 对话系统添加记忆功能，提升用户体验。上述示例展示了其基本用法，开发者可以根据实际需求进行更深入的定制和扩展。