目录📋 案例简介🎯 案例目标🛠️ 技术栈与核心依赖编程语言核心依赖库基础设施📁 项目结构⚙️ 项目配置依赖配置（requirements.txt）Qdrant配置环境变量💻 核心代码实现1. 初始化记忆系统2. LLM客户端初始化3. 记忆检索与上下文构建4. 调用LLM生成回答5. 记忆存储6. 查看用户记忆🚀 运行与测试步骤1：克隆项目步骤2：安装依赖步骤3：启动Qdrant服务步骤4：运行Streamlit应用步骤5：使用应用测试示例💡 实现思路与扩展建议核心设计思想架构优势扩展建议1. 增强记忆管理2. 优化检索策略3. 扩展LLM支持4. 增强用户界面5. 安全与隐私6. 性能优化📊 技术要点总结关键技术点最佳实践📄 完整源码multi_llm_memory.pyrequirements.txt📋 案例简介本案例演示了一个具有共享记忆层的多LLM系统，允许用户与不同的语言模型（OpenAI GPT-4o 和 Anthropic Claude 3.5 Sonnet）交互，同时在会话之间保持对话历史和上下文。通过向量数据库（Qdrant）实现持久化记忆，为每个用户提供个性化的对话体验。🎯 案例目标多模型支持：实现一个统一的界面，支持切换不同的LLM（GPT-4o 和 Claude 3.5 Sonnet）共享记忆层/