你是否也希望让AI应用更“懂”用户，能够准确记住用户的偏好并随时间不断调整？Mem0 正是为此而生的智能记忆层。实践表明，通过结合百度智能云向量数据库的高效存储与检索能力，可以轻松为用户打造个性化、上下文感知的交互体验。

接下来，本文就将带你快速入门如何使用Mem0和百度智能云向量数据库，完成记忆的添加、检索、更新、搜索、删除与历史追踪等核心步骤，完成基础记忆操作，帮助构建个性化的AI交互。

何为Mem0？

Mem0是一个专为AI应用设计的记忆管理系统，它能够通过保留用户偏好并随时间持续适应，提供个性化和高效的交互体验，例如存储以及检索用户记忆、支持记忆的更新以及版本历史的追踪，非常适合聊天机器人和和个性化推荐等工具或者场景，带来无缝衔接以及上下文感知的体验。

准备工作之下载所需库

使用 OpenAI 作为 LLM，需要准备 API 密钥 OPENAI_API_KEY 作为环境变量。

配置Mem0使用百度智能云向量数据库

现在可以配置 Mem0 使用百度智能云向量数据库作为向量存储

配置说明：

•endpoint: 百度向量数据库的服务端点

•account: 您的百度云账户

•api_key: 百度向量数据库的 API 密钥

•database_name: 数据库名称

•table_name: 表名称

•embedding_model_dims: 向量维度（需与您的嵌入模型匹配）

•metric_type: 相似度计算方式（支持 COSINE、L2、IP）

使用Mem0和百度智能云向量数据库管理用户记忆

1、添加记忆

add 函数将非结构化文本作为记忆存储在百度向量数据库中，并将其与特定用户和可选元数据关联。在这里添加Alice的记忆"正在努力提高我的网球技能"，以及相关的上下文元数据到百度智能云向量数据库。

2、更新记忆

可以使用 add 函数的返回值来获取记忆 ID，允许通过 update 用新信息更新此记忆。

3、获取用户所有记忆

可以使用 get_all 函数查看百度向量数据库中所有插入的记忆或按 user_id 过滤。注意！这里可以看到记忆现在从"正在努力提高网球技能"更改为"喜欢在周末打网球"。

4、查看记忆更新历史

还可以通过 history 函数指定我们感兴趣的 memory_id 来查看记忆更新历史。

5、搜索记忆

可以使用 search 函数为用户查找最相关的记忆。可以先为 Alice 添加另一个记忆。

现在调用 get_all 指定 user_id 来验证确实为用户 Alice 有 2 个记忆条目。

6、删除记忆

还可以通过提供相应的 memory_id 来 delete 记忆。将删除记忆"喜欢在周末打网球"，因为其 memory_id 已经被检索，并调用 get_all 来验证删除是否成功。

Mem0 与百度智能云向量数据库的结合，为开发者提供了一个强大而易用的工具链，用于构建具备长期记忆能力的 AI 应用。无论是智能对话系统还是个性化推荐引擎，都能从中受益。

现在就尝试以上代码，为你下一个 AI 项目注入“记忆”吧！