长期记忆

from langgraph.store.memory import InMemoryStore


def embed(texts: list[str]) -> list[list[float]]:
    # 替换为实际的嵌入函数或 LangChain 嵌入对象
    return [[1.0, 2.0] * len(texts)]


# InMemoryStore 将数据保存到内存字典中。在生产环境中使用基于数据库的存储。
store = InMemoryStore(index={"embed": embed, "dims": 2})
user_id = "my-user"
application_context = "chitchat"
namespace = (user_id, application_context)
store.put(
    namespace,
    "a-memory",
    {
        "rules": [
            "用户喜欢简短、直接的语言",
            "用户只会说英语和 Python",
        ],
        "my-key": "my-value",
    },
)
# 通过 ID 获取“记忆”
item = store.get(namespace, "a-memory")
# 在此命名空间内搜索“记忆”，通过内容等价性过滤，并按向量相似性排序
items = store.search(
    namespace, filter={"my-key": "my-value"}, query="语言偏好"
)