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# my_memory_logic.py
import os
# Import the PipelineRunnable from pipeline.py
from pipeline import pipeline_runnable
from langchain_core.chat_history import BaseChatMessageHistory
from langchain_community.chat_message_histories import ChatMessageHistory
from langchain_core.runnables.history import RunnableWithMessageHistory
###############################################################################
# 1) In-memory store: session_id -> ChatMessageHistory
###############################################################################
store = {} # e.g. { "abc123": ChatMessageHistory() }
def get_session_history(session_id: str) -> BaseChatMessageHistory:
if session_id not in store:
store[session_id] = ChatMessageHistory()
return store[session_id]
###############################################################################
# 2) RunnableWithMessageHistory referencing pipeline_runnable
###############################################################################
conversational_rag_chain = RunnableWithMessageHistory(
pipeline_runnable, # The Runnable from pipeline.py
get_session_history,
input_messages_key="input",
history_messages_key="chat_history",
output_messages_key="answer"
)
###############################################################################
# 3) Convenience function to run a query with session-based memory
###############################################################################
def run_with_session_memory(user_query: str, session_id: str) -> str:
"""
Calls our `conversational_rag_chain` with session_id,
returns the final 'answer' from pipeline_runnable.
"""
response = conversational_rag_chain.invoke(
{"input": user_query},
config={
"configurable": {
"session_id": session_id
}
}
)
return response["answer"]
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