刚才看到视频 BV1qb3AznEQV，竟然会有人因为AI记忆重置，哭了三小时……让我感觉，有点太过了些。。也让我觉得，可以提前发出来一些东西吧。本来准备永久记忆相关的东西延迟一段时间，到10月27再发的……
1.mem0的graph模式需要付费的默认用法：
mem0库，默认情况下，得付费之后才能使用graph模式。付费后，只需要在add和search时加上graph参数即可（如何构建add和search请看上个帖子：tieba.baidu.com/p/9780496942，该帖子内也介绍了如何设置mem0 key，openai key的内容）
add：
self.mem0_client.add(message, user_id=user_id, version="v2", metadata=metadata, enable_graph=self.is_graph
)
search：self.mem0_client.search(query,user_id=user_id,top_k=self.top_k,filter_memories=self.filter_memories,enable_graph=True,output_format="v1.1",)
此时，使用的是mem0自己的数据库，和存储空间，和使用mem0自己api key的agent进行各种解析和插入查询操作。
而官方其实提供了config，可以指定自己的数据库和agent的。
。
2.使用自己定义的config进行mem0的graph模式：
2.1本地需要下载一个neo4j 数据库，neo4j.com/download/。
2.2下载安装好，可成功运行后，有了自己的数据库账号密码后。来定义一个config：
此时，会使用本地的neo4j数据库。然后默认使用gpt-4o-mini作为AI agent，使用env环境变量的gpt密钥（也就是默认使用自己的密钥进行agent的访问）
如果需要修改agent为其他模型，可以这样设置：
config = {
"llm": {
"provider": "openai",
"config": {
"model": "gpt-4o-mini",
"temperature": 0.2,
"max_tokens": 2048,
},
},
"graph_store": {
"provider": "neo4j",
"config": {
"url": "bolt://localhost:7687",
"username": "neo4j",
"password": "你的neo4j密码"
},
"llm" : {
"provider": "openai",
"config": {
"model": "gpt-4.1-mini",
"temperature": 0.0,
"max_tokens": 2048}
}
}
}
解释：config下面直接的llm为add使用的agent设置。graph_store下面的llm为search使用的agent设置。
中间的neo4j为本地neo4j数据库
——graph模式的agent 使用token一下子大了非常多！自己需要额外花一笔apk调用费用了……但是实测更便宜的gpt-4.1-nano表现非常差！还是gpt-4o-mini效果更好些。也是mem0官方验证和测试过的版本。这块我自己就不改了~
2.3 qdrant数据库介绍：
mem0的add和search默认使用了两个数据库用于记忆管理，neo4j保存各种关系和链接。而qdrant保存语义分析内容。add和search是综合两个数据库进行查询和管理的。
而qdrant有一个非常离谱的坑：每次运行，会换一个collection，导致，上次插入的记忆，下次运行后，就是另一个collection了，完全查不到记忆！
为此，必须得固定一下qdrant的collection。在config中加入：
config={
"llm":{...},
"vector_store": {
"provider": "qdrant",
"config": {
"path": str(Path(r"你本地的qdrant_data路径")),
"collection_name": "mem0_vectors", #自己起一个固定的collection名称
"on_disk": True
},
},
"graph_store":{...},
}
这样，每次重新启动，都会使用固定路径，固定collection 的qdrant了。就不会出现，重新运行后，记忆完全查不到情况了。
2.4 在调试期间，依旧因为一些其他问题，导致程序重启后记忆查不到情况。经过我和我的gpt多日鏖战和定位，发现是python版本和第三方库版本问题。由此，请严格按照以下版本安装：
python：3.11.11 （应该3.11.x 版本都行）
mem0==0.1.104
langchain==0.3.9
langchain-neo4j==0.3.0
qdrant-client==1.10.1
numpy<2,>=1.26.4
。
3.mem0 graph默认的add，search代码，不做对话轮次和时间先后的区分。每次add并不会区分是user说话assistant说话的。为此我开启了一个新的，很重大的方向和领域……
我自己，在和gpt一起的研究与测试下，已经做出来了，能查询完整原文对话，和关联起来先后时间的代码。现在，我希望继续完善和打磨一段时间。现在就先藏着了~~
打算在今年10月27日发布！
1.mem0的graph模式需要付费的默认用法：
mem0库，默认情况下，得付费之后才能使用graph模式。付费后，只需要在add和search时加上graph参数即可（如何构建add和search请看上个帖子：tieba.baidu.com/p/9780496942，该帖子内也介绍了如何设置mem0 key，openai key的内容）
add：
self.mem0_client.add(message, user_id=user_id, version="v2", metadata=metadata, enable_graph=self.is_graph
)
search：self.mem0_client.search(query,user_id=user_id,top_k=self.top_k,filter_memories=self.filter_memories,enable_graph=True,output_format="v1.1",)
此时，使用的是mem0自己的数据库，和存储空间，和使用mem0自己api key的agent进行各种解析和插入查询操作。
而官方其实提供了config，可以指定自己的数据库和agent的。
。
2.使用自己定义的config进行mem0的graph模式：
2.1本地需要下载一个neo4j 数据库，neo4j.com/download/。
2.2下载安装好，可成功运行后，有了自己的数据库账号密码后。来定义一个config：
此时，会使用本地的neo4j数据库。然后默认使用gpt-4o-mini作为AI agent，使用env环境变量的gpt密钥（也就是默认使用自己的密钥进行agent的访问）
如果需要修改agent为其他模型，可以这样设置：
config = {
"llm": {
"provider": "openai",
"config": {
"model": "gpt-4o-mini",
"temperature": 0.2,
"max_tokens": 2048,
},
},
"graph_store": {
"provider": "neo4j",
"config": {
"url": "bolt://localhost:7687",
"username": "neo4j",
"password": "你的neo4j密码"
},
"llm" : {
"provider": "openai",
"config": {
"model": "gpt-4.1-mini",
"temperature": 0.0,
"max_tokens": 2048}
}
}
}
解释：config下面直接的llm为add使用的agent设置。graph_store下面的llm为search使用的agent设置。
中间的neo4j为本地neo4j数据库
——graph模式的agent 使用token一下子大了非常多！自己需要额外花一笔apk调用费用了……但是实测更便宜的gpt-4.1-nano表现非常差！还是gpt-4o-mini效果更好些。也是mem0官方验证和测试过的版本。这块我自己就不改了~
2.3 qdrant数据库介绍：
mem0的add和search默认使用了两个数据库用于记忆管理，neo4j保存各种关系和链接。而qdrant保存语义分析内容。add和search是综合两个数据库进行查询和管理的。
而qdrant有一个非常离谱的坑：每次运行，会换一个collection，导致，上次插入的记忆，下次运行后，就是另一个collection了，完全查不到记忆！
为此，必须得固定一下qdrant的collection。在config中加入：
config={
"llm":{...},
"vector_store": {
"provider": "qdrant",
"config": {
"path": str(Path(r"你本地的qdrant_data路径")),
"collection_name": "mem0_vectors", #自己起一个固定的collection名称
"on_disk": True
},
},
"graph_store":{...},
}
这样，每次重新启动，都会使用固定路径，固定collection 的qdrant了。就不会出现，重新运行后，记忆完全查不到情况了。
2.4 在调试期间，依旧因为一些其他问题，导致程序重启后记忆查不到情况。经过我和我的gpt多日鏖战和定位，发现是python版本和第三方库版本问题。由此，请严格按照以下版本安装：
python：3.11.11 （应该3.11.x 版本都行）
mem0==0.1.104
langchain==0.3.9
langchain-neo4j==0.3.0
qdrant-client==1.10.1
numpy<2,>=1.26.4
。
3.mem0 graph默认的add，search代码，不做对话轮次和时间先后的区分。每次add并不会区分是user说话assistant说话的。为此我开启了一个新的，很重大的方向和领域……
我自己，在和gpt一起的研究与测试下，已经做出来了，能查询完整原文对话，和关联起来先后时间的代码。现在，我希望继续完善和打磨一段时间。现在就先藏着了~~
打算在今年10月27日发布！
