python使用gemini与sqlite实现智能体聊天长记忆存储示例代码-python代码-BFW代码库

python使用gemini与sqlite实现智能体聊天长记忆存储示例代码

代码语言：python

所属分类：其他

代码描述：python使用gemini与sqlite实现智能体聊天长记忆存储示例代码

代码标签： python 使用 gemini sqlite 智能体聊天长记忆存储代码

下面为部分代码预览，完整代码请点击下载或在bfwstudio webide中打开

#!/usr/local/python3/bin/python3
# -*- coding: utf-8 -*
import sqlite3
import json
import datetime
import numpy as np
import google.generativeai as genai
from typing import List, Dict, Any
import os

# 配置 Gemini API
# 请将此处替换为你的实际 API Key (在 Google AI Studio 申请)
GOOGLE_API_KEY = "AIza******************"
genai.configure(api_key=GOOGLE_API_KEY)

# 模型配置
# Gemini 的 embedding 模型通常使用 'models/text-embedding-004'
EMBEDDING_MODEL = "models/text-embedding-004"
# Gemini 的对话模型，推荐使用 flash 版本，速度快且经济
CHAT_MODEL = "gemini-2.0-flash" 

class MemoryAgent:
    def __init__(self, agent_name: str, db_path: str = "memory.db"):
        self.agent_name = agent_name
        self.db_path = db_path
        self._init_db()

    def _init_db(self):
        """初始化 SQLite 数据库结构"""
        conn = sqlite3.connect(self.db_path)
        cur = conn.cursor()
        
        # 创建记忆事件表（情景记忆）
        cur.execute("""
            CREATE TABLE IF NOT EXISTS memory_.........完整代码请登录后点击上方下载按钮下载查看