目錄

一、前言

二、Spring AI 會話記憶介紹

2.1 Spring AI 會話記憶概述

2.2 常用的會話記憶實現方式

2.2.1 集成數據庫持久存儲會話實現步驟

2.3 適用場景

三、Spring AI基于內存會話記憶存儲

3.1 本地開發環境準備

3.2 工程搭建與集成

3.2.1 添加核心依賴

3.3.2 添加配置文件

3.3.3 添加測試接口

3.2 ChatMemory 介紹

3.2.1 ChatMemory 概述

3.2.2 InMemoryChatMemory

3.2.3 MessageWindowChatMemory 

3.2.4 MessageChatMemoryAdvisor

3.3 案例效果演示

3.3.1 自定義配置類

3.3.2 添加測試接口

四、Spring AI基于Redis記憶存儲

4.1 前置準備

4.1.1 導入redis依賴

4.1.2 增加配置信息

4.1.4 增加redis配置類

4.1.5 啟動redis服務

4.2 代碼整合過程

4.2.1 增加會話實體對象

4.2.2 自定義ChatMemory

4.2.3 自定義模型配置類

4.2.4 添加測試接口

4.2.5 效果測試

五、寫在文末

---

一、前言

在使用AI大模型產品進行多輪對話的時候發現，你可以在第一次輸入問題并得到大模型的回復之后，只要是在一定的會話時間窗口期內，再次提問與第一次相關的問題，或者基于第一次的提問的衍生內容，大模型均可以再次回復與此相關的回答，這就是大模型的記憶功能。

默認情況下，我們向大模型每次發起的提問都是新的，大模型就無法把我們的每次對話形成記憶，也無法根據對話上下文給出人性化的答案，因為大模型已經失去了上一次的提問記憶。所以讓智能體（如AI助手、機器人、虛擬角色等）擁有記憶功能不僅能提升交互體驗，還能增強其功能性、適應性和長期價值。本篇以Spring AI為例，詳細說明下基于Spring AI框架下的記憶功能的實現。

二、Spring AI 會話記憶介紹

</