【AI大模型】Spring AI 基于mysql实现对话持久存储详解

目录

一、前言

二、Spring AI 记忆功能概述

2.1 Spring AI会话记忆介绍

2.2 常用的会话记忆存储方式

2.2.1 集成数据库持久存储会话实现步骤

三、基于MySql实现会话记忆的实现过程

3.1 ChatMemory 介绍

3.2 ChatMemory的几种实现

3.2.1 InMemoryChatMemory

3.2.2 MessageWindowChatMemory 

3.2.3 MessageChatMemoryAdvisor

3.3 基于mysql实现会话记忆存储思路

四、基于mysql实现会话记忆操作过程

4.1 自定义ChatMemory实现会话记忆存储

4.1.1 创建一张表

4.1.2 导入核心依赖

4.1.3 增加配置信息

4.1.4 添加实体类

4.1.5 增加mapper接口

4.1.6 自定义ChatMemory

4.1.7 配置 ChatClient

4.1.8 增加测试接口

4.1.9 效果验证

4.2 基于JdbcTemplate实现会话记忆存储

4.2.1 前置准备

4.2.2 导入核心依赖

4.2.3 添加配置文件

4.2.4 自定义配置类

4.2.5 添加测试接口

4.2.6 效果验证

1）第一次调用

五、写在文末

一、前言

我们知道，大型语言模型 （LLM） 是无状态的，这就意味着大模型在对话时不会保存之前的交互信息。当我们希望在一次会话中，模型支持多次交互，那么我们该如何实现呢？ 在 Spring AI中提供了ChatMemory功能，它允许我们在与LLM的多次交互中存储与检索信息。

二、Spring AI 记忆功能概述

2.1 Spring AI会话记忆介绍

Spring AI 的会话记忆功能是指让智能体（如AI助手、机器人、虚拟角色等）在多次交互中保持上下文或状态，从而提升交互体验和功能性。这种记忆功能使得智能体能够“记