// Slide 22: Long-term memory -- InMemoryStore + namespace
// Code slide: cross-thread memory, semantic search over stored facts.

const ds = require('./design-system');

function createSlide(pres, theme) {
  const slide = pres.addSlide();
  ds.helpers.slideBase(slide, pres, theme);

  ds.helpers.addHeader(slide, pres, theme, {
    eyebrow: 'STAGE 1: CHAINS',
    section: 'Memory',
    title: 'Долгосрочная память: store + namespace',
    sectionNumber: 1,
  });

  ds.helpers.addCodeBlock(slide, pres, theme, {
    x: 0.5, y: 1.5, w: 9.0, h: 3.25,
    language: 'python',
    filePath: 'examples/memory_long.py',
    code: [
      'from langgraph.store.memory import InMemoryStore',
      'from langchain.agents import create_agent',
      'from langchain.embeddings import init_embeddings',
      '',
      '# Store может быть in-memory (dev) или Postgres (prod)',
      'store = InMemoryStore(',
      '    index={"embed": init_embeddings("openai:text-embedding-3-small"),',
      '           "dims": 1536},',
      ')',
      '',
      'agent = create_agent(',
      '    model="openai:gpt-4.1-mini",',
      '    tools=[...],',
      '    store=store,',
      ')',
      '',
      '# Namespace = ("user-id", "facts") -- разделение по пользователям',
      'ns = ("user-42", "facts")',
      'store.put(ns, "pref-1", {"text": "User prefers concise answers."})',
      '',
      '# В новой сессии store.search(ns, query="preferences") вернёт факты',
    ].join('\n'),
  });

  ds.helpers.addCallout(slide, pres, theme, {
    x: 0.5, y: 4.85, w: 9.0, h: 0.3,
    kind: 'info',
    text: 'Long-term memory переживает thread. Идеальна для user preferences, summary прошлых сессий, learned facts.',
  });

  ds.helpers.addSourceLine(slide, pres, theme, {
    source: 'docs.langchain.com/oss/python/langgraph/memory',
  });
  ds.helpers.addPageNumber(slide, pres, theme, 22);
}

module.exports = { createSlide };