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from langchain_ollama.chat_models import ChatOllama
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholder
from langchain_community.chat_message_histories import ChatMessageHistory
from langchain_core.chat_history import BaseChatMessageHistory
from langchain_core.runnables.history import RunnableWithMessageHistory


print("--- LangChain + Ollama 聊天模式 ---")

# 1. 初始化 DeepSeek 模型
llm = ChatOllama(model="deepseek-r1:1.5b", temperature=0)

# 2. 定义提示词模板
# MessagesPlaceholder 会在运行时被对话历史填充
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("system", "你是一个乐于助人的 AI 助手。"),
    MessagesPlaceholder(variable_name="history"),
    ("human", "{question}"),
])

# 3. 构建链
chain = prompt | llm

# 4. 管理内存：创建一个字典来存储不同用户的历史记录
store = {}

def get_session_history(session_id: str) -> BaseChatMessageHistory:
    if session_id not in store:
        store[session_id] = ChatMessageHistory()
    return store[session_id]

# 5. 使用 RunnableWithMessageHistory 包装我们的链
# 这样 LangChain 会自动处理历史记录的读取和更新
with_message_history = RunnableWithMessageHistory(
    chain,
    get_session_history,
    input_messages_key="question",
    history_messages_key="history",
)

# 6. 进入对话循环
print("--- 已进入 DeepSeek 聊天模式 (输入 'exit' 退出) ---")
session_config = {"configurable": {"session_id": "user_001"}} # 区分不同会话的 ID

while True:
    user_input = input("你: ")
    if user_input.lower() in ["exit", "quit", "退出"]:
        break
        
    # 调用带记忆的链
    response = with_message_history.invoke(
        {"question": user_input},
        config=session_config
    )
    
    print(f"AI: {response.content}\n")