130 lines
3.8 KiB
Python
130 lines
3.8 KiB
Python
"""
|
|
Mem0 配置数据类
|
|
用于管理 Mem0 长期记忆系统的配置参数
|
|
"""
|
|
|
|
from datetime import datetime
|
|
from dataclasses import dataclass
|
|
from pathlib import Path
|
|
from typing import TYPE_CHECKING, Optional
|
|
|
|
# 避免循环导入
|
|
if TYPE_CHECKING:
|
|
from langchain_core.language_models import BaseChatModel
|
|
|
|
|
|
# 缓存已加载的提示词模板
|
|
_fact_extraction_prompt_template: Optional[str] = None
|
|
|
|
|
|
def _load_fact_extraction_prompt() -> str:
|
|
"""从 prompt/FACT_RETRIEVAL_PROMPT.md 加载提示词模板
|
|
|
|
Returns:
|
|
str: 提示词模板内容
|
|
"""
|
|
global _fact_extraction_prompt_template
|
|
|
|
if _fact_extraction_prompt_template is not None:
|
|
return _fact_extraction_prompt_template
|
|
|
|
# 获取项目根目录（假设 prompt/ 在项目根目录下）
|
|
project_root = Path(__file__).parent.parent
|
|
prompt_file = project_root / "prompt" / "FACT_RETRIEVAL_PROMPT.md"
|
|
|
|
try:
|
|
_fact_extraction_prompt_template = prompt_file.read_text(encoding="utf-8")
|
|
except FileNotFoundError:
|
|
# 如果文件不存在，返回默认提示词
|
|
_fact_extraction_prompt_template = (
|
|
"Extract relevant facts about the user from the conversation.\n"
|
|
"Today's date is {current_time}.\n"
|
|
"Return response in JSON format: {\"facts\": [\"fact1\", \"fact2\"]}"
|
|
)
|
|
|
|
return _fact_extraction_prompt_template
|
|
|
|
|
|
@dataclass
|
|
class Mem0Config:
|
|
"""Mem0 长期记忆配置类"""
|
|
|
|
# 功能开关
|
|
enabled: bool = False
|
|
|
|
# 语义搜索配置
|
|
semantic_search_top_k: int = 20
|
|
|
|
memory_prompt_template: str = (
|
|
"\n\n=== 相关记忆 ===\n"
|
|
"以下是从历史对话中检索到的相关信息，可以帮助你更好地回答用户问题：\n"
|
|
"{memories}\n"
|
|
"==================\n"
|
|
)
|
|
|
|
# 多租户配置
|
|
user_id: Optional[str] = None # 用户标识
|
|
agent_id: Optional[str] = None # Bot 标识
|
|
session_id: Optional[str] = None # 会话标识
|
|
|
|
# LLM 实例（用于 Mem0 的记忆提取和增强）
|
|
llm_instance: Optional["BaseChatModel"] = None # LangChain LLM 实例
|
|
|
|
def get_attribution_tuple(self) -> tuple[str, str]:
|
|
"""获取 attribution 所需的元组 (user_id, agent_id)
|
|
|
|
Returns:
|
|
(user_id, agent_id) 元组
|
|
"""
|
|
if not self.user_id or not self.agent_id:
|
|
raise ValueError("user_id and agent_id are required for attribution")
|
|
return (self.user_id, self.agent_id)
|
|
|
|
def is_enabled(self) -> bool:
|
|
"""检查 Mem0 功能是否启用
|
|
|
|
Returns:
|
|
bool: 是否启用
|
|
"""
|
|
return self.enabled
|
|
|
|
def get_memory_prompt(self, memories: list[str]) -> str:
|
|
"""根据记忆列表生成注入提示词
|
|
|
|
Args:
|
|
memories: 记忆内容列表
|
|
|
|
Returns:
|
|
str: 格式化的记忆提示词
|
|
"""
|
|
if not memories:
|
|
return ""
|
|
|
|
memory_text = "\n".join(f"- {m}" for m in memories)
|
|
return self.memory_prompt_template.format(memories=memory_text)
|
|
|
|
def get_custom_fact_extraction_prompt(self) -> str:
|
|
"""获取自定义记忆提取提示词
|
|
|
|
从 prompt/FACT_RETRIEVAL_PROMPT.md 读取模板并替换 {current_time} 为当前日期
|
|
|
|
Returns:
|
|
str: 自定义记忆提取提示词
|
|
"""
|
|
template = _load_fact_extraction_prompt()
|
|
current_date = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d")
|
|
return template.format(current_time=current_date)
|
|
|
|
def with_session(self, session_id: str) -> "Mem0Config":
|
|
"""创建带有新 session_id 的配置副本
|
|
|
|
Args:
|
|
session_id: 新的会话 ID
|
|
|
|
Returns:
|
|
新的 Mem0Config 实例
|
|
"""
|
|
new_config = Mem0Config(**self.__dict__)
|
|
new_config.session_id = session_id
|
|
return new_config
|