from langchain_community.chat_message_histories import SQLChatMessageHistory
from langchain_core.chat_history import InMemoryChatMessageHistory
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholder
from langchain_core.runnables import RunnableWithMessageHistory
from langchain_openai import ChatOpenAI


from env_util import DASHSCOPE_API_KEY, DASHSCOPE_BASE_URL

# 0、llm~~
llm = ChatOpenAI(
    model = "qwen-plus",
    base_url=DASHSCOPE_BASE_URL,
    api_key=DASHSCOPE_API_KEY,
    temperature=0.8,
);

# ===============================================================================================

# 1、定义专门做聊天的提示词模板
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ('system', '你是一个乐于助人的助手。尽你所能回答所有问题。提供的聊天历史包含与你对话用户的相关信息。'), # 系统提示词
    MessagesPlaceholder(variable_name='chat_history', optional=True), #消息占位符
    ('human', '{input}') #用户提示词，input用户传的问题
])

chain = prompt | llm;

# ===============================================================================================
# 2、存储聊天记录： 存的谁？存的第10行的内容（存到哪里？内存、关系型数据库或者redis数据库）

store = {}

def get_session_history(session_id: str):
    """从关系型数据库的历史消息列表中 返回当前会话 的所有历史消息"""
    #  SQLChatMessageHistory是langchain提供的
    return SQLChatMessageHistory(
        session_id=session_id,
        # 这里url换为自己的数据库即可
        connection_string='sqlite:///chat_history.db',
    )



# ===============================================================================================
# 3、创建带历史记录功能的处理链，帮我自动存储历史记录

chain_with_message_history = RunnableWithMessageHistory(
    chain, # 基础执行链
    get_session_history, # 指定工厂函数，返回指定session_id的聊天记录
    input_messages_key='input', # 指定用户输入的消息的key
    history_messages_key='chat_history', # 历史消息记录的key
)

# ===============================================================================================
#4、 测试
# result1 = chain_with_message_history.invoke({'input': '你好，我是郑金维！'}, config={"configurable": {"session_id": "user123"}})
# print(result1)


result2 = chain_with_message_history.invoke({'input': '我的名字叫什么?'}, config={"configurable": {"session_id": "user123"}})
print(result2)

# result3 = chain_with_message_history.invoke({'input': '历史上，和我同名的人有哪些？'}, config={"configurable": {"session_id": "user123"}})
# print(result3)