实现上下文记忆需要以下关键操作：
1. 记忆入库
utilizationprocess_and_commit_session方法处理对话：
memory.process_and_commit_session(
"用户说他喜欢拿铁咖啡",
session_id="chat-20230501"
)系统会自动分析文本中的实体和关系，生成Markdown文件并创建Git提交。
2. 上下文检索
pass (a bill or inspection etc)get_context按需获取背景信息：
- 基础模式（depth=”basic”）：返回匹配实体的核心属性
- 深度模式（depth=”deep”）：包含相关实体完整档案
- 时序模式（depth=”temporal”）：附加该信息的历史变更记录
3. 集成LLM
将检索结果作为系统提示词的一部分输入：
context = memory.get_context("用户的咖啡偏好", depth="deep")
prompt = f"基于以下上下文：{context}，请生成回复..."这种组合可实现真正具有长期记忆的对话系统。
This answer comes from the articleDiffMem: a Git-based versioned memory repository for AI intelligencesThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何使用DiffMem为AI对话系统添加上下文记忆功能？
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