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changyu496/mem0-java

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Mem0 Java

📢 项目说明: 这是 mem0ai/mem0 的 Java 实现版本，感谢原项目团队提供的优秀创意和架构设计！

🙏 致谢: 本项目基于 mem0ai/mem0 的创意和理念开发，原项目是一个优秀的 AI 记忆管理系统，为 AI 助手和智能体提供智能记忆层。我们在此向原项目团队致以诚挚的感谢！

基于 Java 的多租户 AI 记忆系统，使用 Spring AI 和 Qwen 大模型，MySQL + MyBatis 做持久化，Elasticsearch 做向量存储。

项目特性

  • 🚀 多租户架构: 支持多应用、多智能体、多用户的记忆隔离
  • 🧠 智能记忆: 基于 Qwen 大模型的记忆推理和总结
  • 🔍 向量搜索: 使用 Elasticsearch 进行语义相似度搜索
  • 📊 分页统计: 支持记忆的分页查询和统计分析
  • 🔧 SDK 支持: 提供完整的 Java SDK 供外部集成
  • 🐳 Docker 部署: 一键部署，开箱即用

技术栈

  • 后端框架: Spring Boot 3.2.0
  • AI 框架: Spring AI + Alibaba DashScope
  • 大模型: Qwen (通义千问)
  • 数据库: MySQL 8.0
  • ORM: MyBatis
  • 向量存储: Elasticsearch 8.11.0
  • 构建工具: Maven
  • 容器化: Docker + Docker Compose

项目结构

mem0-java/
├── mem0-core/              # 核心业务模块
│   ├── entity/            # 实体类
│   ├── mapper/            # 数据访问层
│   ├── service/           # 业务服务层
│   ├── vectorstore/       # 向量存储服务
│   └── utils/             # 工具类
├── mem0-server/           # Web 服务模块
│   ├── controller/        # 控制器
│   └── config/           # 配置类
├── mem0-sdk/              # Java SDK 模块
│   ├── client/           # 客户端
│   ├── config/           # 配置类
│   ├── dto/              # 数据传输对象
│   ├── exception/        # 异常类
│   ├── http/             # HTTP 客户端
│   └── service/          # 服务层
├── mem0-example/          # SDK 使用示例
├── scripts/               # 部署脚本
│   ├── deploy.sh         # 一键部署脚本
│   ├── stop.sh           # 停止服务脚本
│   └── init-mysql.sql    # MySQL 初始化脚本
├── Dockerfile            # Docker 镜像构建文件
├── docker-compose.yml    # Docker Compose 配置
└── README.md             # 项目文档

快速开始

方式一：Docker 一键部署（推荐）

前置要求

  • Docker 20.10+
  • Docker Compose 2.0+
  • 4GB+ 可用内存

部署步骤

  1. 克隆项目

    git clone https://github.com/changyu496/mem0-java.git
cd mem0-java

  2. 配置环境变量

    # 编辑 .env 文件，设置您的 DashScope API Key
vim .env

    将 DASHSCOPE_API_KEY=your-dashscope-api-key-here 替换为您的实际 API Key

  3. 一键部署

    ./scripts/deploy.sh

  4. 验证部署

    # 健康检查
curl http://localhost:8080/test/health

# 查看服务状态
docker-compose ps

服务访问地址

常用命令

# 查看日志
docker-compose logs -f

# 停止服务
./scripts/stop.sh

# 重启服务
docker-compose restart

# 查看状态
docker-compose ps

方式二：本地开发环境

前置要求

  • JDK 17+
  • Maven 3.8+
  • MySQL 8.0+
  • Elasticsearch 8.11.0+

环境准备

  1. 安装 MySQL

    # macOS
brew install mysql
brew services start mysql

# Ubuntu
sudo apt install mysql-server
sudo systemctl start mysql

  2. 安装 Elasticsearch

    # 使用 Docker
docker run -d --name elasticsearch \
  -p 9200:9200 -p 9300:9300 \
  -e "discovery.type=single-node" \
  -e "xpack.security.enabled=false" \
  elasticsearch:8.11.0

  3. 初始化数据库

    mysql -u root -p < scripts/init-mysql.sql

启动应用

  1. 编译项目

    mvn clean install -DskipTests

  2. 配置环境变量

    export DASHSCOPE_API_KEY=your-dashscope-api-key-here

  3. 启动服务

    cd mem0-server
mvn spring-boot:run

API 接口

基础接口

健康检查

GET /test/health

记忆管理

添加记忆

POST /test/memory/add
Content-Type: application/json

{
  "userId": "10001",
  "agentId": "3",
  "appId": "3",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "我喜欢吃苹果"
    }
  ]
}

查询记忆

GET /test/memory/search?userId=10001&agentId=3&appId=3

分页查询

GET /test/memory/page?page=1&size=10&userId=10001

统计记忆

GET /test/memory/count?userId=10001

AI 功能

聊天对话

POST /test/chat
Content-Type: application/json

{
  "message": "你好，请介绍一下你自己"
}

文本嵌入

POST /test/embed
Content-Type: application/json

{
  "text": "这是一个测试文本"
}

向量搜索

POST /test/vector/search
Content-Type: application/json

{
  "query": "苹果",
  "limit": 10
}

SDK 使用

Maven 依赖

<dependency>
    <groupId>com.mem0</groupId>
    <artifactId>mem0-sdk</artifactId>
    <version>1.0.0</version>
</dependency>

基本使用

// 配置 SDK
Mem0Config config = Mem0Config.builder()
    .serverUrl("http://localhost:8080")
    .build();
Mem0Client client = new Mem0Client(config);

// 添加记忆
AddMemoryRequest addRequest = AddMemoryRequest.builder()
    .userId("10001")
    .agentId("3")
    .appId("3")
    .messages(Arrays.asList(
        AddMemoryRequest.Message.builder()
            .role("user")
            .content("Mem0 Java SDK 示例测试")
            .build()
    ))
    .build();
List<MemoryOperationResult> addResults = client.addMemory(addRequest);

// 搜索记忆
SearchMemoryRequest searchRequest = SearchMemoryRequest.builder()
    .query("SDK")
    .userId("10001")
    .agentId("3")
    .appId("3")
    .build();
SearchMemoryResult searchResult = client.searchMemory(searchRequest);

配置说明

环境变量

变量名 说明 默认值
DASHSCOPE_API_KEY DashScope API Key 必填
SPRING_DATASOURCE_URL 数据库连接 URL jdbc:mysql://localhost:3306/mem0
SPRING_DATASOURCE_USERNAME 数据库用户名 mem0
SPRING_DATASOURCE_PASSWORD 数据库密码 mem0pass123
ELASTICSEARCH_HOST Elasticsearch 主机 localhost
ELASTICSEARCH_PORT Elasticsearch 端口 9200

数据库配置

项目使用 MySQL 作为主数据库，主要包含以下表：

  • app: 应用表
  • agent: 智能体表
  • memory: 记忆表
  • prompt: 提示词表

Elasticsearch 配置

项目使用 Elasticsearch 作为向量存储，索引结构：

  • 索引名: mem0_memories
  • 向量维度: 1536
  • 支持字段: content, embedding, metadata, app_id, agent_id, user_id 等

开发指南

项目编译

# 编译所有模块
mvn clean install

# 跳过测试编译
mvn clean install -DskipTests

# 编译单个模块
cd mem0-core && mvn clean compile

运行测试

# 运行所有测试
mvn test

# 运行特定模块测试
cd mem0-core && mvn test

代码规范

  • 使用 Java 17 语法特性
  • 遵循阿里巴巴 Java 开发手册
  • 使用 Lombok 简化代码
  • 添加完整的 JavaDoc 注释

故障排除

常见问题

  1. 端口占用

    # 查看端口占用
lsof -i :8080

# 停止占用进程
kill -9 <PID>

  2. 数据库连接失败

    # 检查 MySQL 服务状态
brew services list | grep mysql

# 重启 MySQL
brew services restart mysql

  3. Elasticsearch 启动失败

    # 检查 ES 日志
docker logs mem0-elasticsearch

# 重启 ES
docker restart mem0-elasticsearch

  4. API Key 配置错误

    # 检查环境变量
echo $DASHSCOPE_API_KEY

# 重新设置
export DASHSCOPE_API_KEY=your-actual-api-key

日志查看

# Docker 环境
docker-compose logs -f mem0-app

# 本地环境
tail -f logs/mem0-java.log

贡献指南

  1. Fork 项目
  2. 创建特性分支 (git checkout -b feature/AmazingFeature)
  3. 提交更改 (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
  4. 推送到分支 (git push origin feature/AmazingFeature)
  5. 打开 Pull Request

许可证

本项目采用 MIT 许可证 - 查看 LICENSE 文件了解详情。

更新日志

查看 CHANGELOG.md 了解详细更新历史。

联系方式

注意: 使用前请确保已获取有效的 DashScope API Key，并在环境变量中正确配置。

About

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License

MIT license

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