"""
Mem0 实战：多用户持久记忆聊天机器人
运行前：export OPENAI_API_KEY="sk-xxx"
运行：python mem0_practice.py
"""
import os
from mem0 import Memory
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()

memory = Memory()  # 数据位置、模型调用与密钥传输必须按配置逐项确认

# 模拟两个用户的对话
conversations = {
    "alice": [
        {"role": "user",      "content": "我是全栈开发，后端用 Python FastAPI，前端用 React"},
        {"role": "assistant",  "content": "好的，记住了你的技术栈偏好。"},
        {"role": "user",      "content": "我最近在做一个电商项目，数据库选的 PostgreSQL"},
        {"role": "assistant",  "content": "PostgreSQL 很适合电商场景，记下来了。"},
        {"role": "user",      "content": "对了，我之前说前端用 React，现在改成 Vue 3 了"},
        {"role": "assistant",  "content": "已更新，前端技术栈改为 Vue 3。"},
    ],
    "bob": [
        {"role": "user",      "content": "我是后端开发，只用 Java Spring Boot"},
        {"role": "assistant",  "content": "了解，Java 技术栈。"},
        {"role": "user",      "content": "我在做一个支付系统，用 MySQL 存交易数据"},
        {"role": "assistant",  "content": "好的，支付系统 + MySQL，记住了。"},
    ],
}

# 写入记忆
for user_id, messages in conversations.items():
    result = memory.add(messages, user_id=user_id)
    print(f"[{user_id}] 提取到的记忆：")
    for mem in result.get("results", []):
        print(f"  {mem.get('event')}: {mem.get('memory')}")

# 检索记忆
queries = [
    ("alice", "我的前端技术栈是什么？"),   # 核验最终状态、来源与有效期
    ("alice", "我的数据库选型？"),         # → PostgreSQL
    ("bob",   "你用什么语言开发？"),        # → Java
]
for user_id, query in queries:
    results = memory.search(query, user_id=user_id, top_k=3)
    print(f"[{user_id}] 查询：{query}")
    for item in results.get("results", []):
        print(f"  → {item['memory']}")