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2025.11.03_langchain/langchain_example_with_memory.py

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+import os
+from dotenv import load_dotenv
+from langchain_openai import ChatOpenAI
+from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholder
+from langchain_core.runnables.history import RunnableWithMessageHistory
+from langchain_community.chat_message_histories import ChatMessageHistory
+
+# 加载 .env 中的 API 密钥等配置
+load_dotenv()
+
+# 初始化大模型
+llm = ChatOpenAI(
+    api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"),
+    base_url=os.getenv("DASHSCOPE_BASE_URL"),
+    model="qwen-plus",
+    temperature=0.7
+)
+
+# 定义带历史记录的提示模板
+prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
+    ("system", "你是一个乐于助人的助手。"),
+    MessagesPlaceholder("history"),  # 历史消息占位符
+    ("human", "{input}")            # 当前用户输入
+])
+
+# 创建基础链
+chain = prompt | llm
+
+# 内存存储：用字典模拟会话历史（仅用于演示）
+store = {}
+
+def get_session_history(session_id: str):
+    if session_id not in store:
+        store[session_id] = ChatMessageHistory()
+    return store[session_id]
+
+# 包装成带记忆的链
+chatbot = RunnableWithMessageHistory(
+    chain,
+    get_session_history,
+    input_messages_key="input",
+    history_messages_key="history",
+)
+
+def chat_with_agent(input_message, session_id):
+    print(f"用户: {input_message}")
+    print("助手: ", end="", flush=True)
+    for chunk in chatbot.stream(
+        {"input": input_message},
+        config={"configurable": {"session_id": session_id}}  # 多轮对话（使用同一个 session_id）
+    ):
+        print(chunk.content, end="", flush=True)
+    print("\n\n---\n")
+
+chat_with_agent(input_message='一句话解释下人工智能。', session_id="user_001") 
+
+chat_with_agent(input_message='我们都聊了什么？', session_id="user_001") 
+
+chat_with_agent(input_message='我们都聊了什么？', session_id="user_002") 
+
+chat_with_agent(input_message='我们都聊了什么？', session_id="user_001")