Spring AI 的聊天记忆Neng力围绕三个核心顶级接口展开，与消息模型和拦截器机制协同工作，构成了完整的记忆闭环。该系统旨在解决大模型对话中上下文丢失的问题，提供灵活、可 的记忆解决方案。

在 Spring AI 的架构中，消息是核心数据单元。所有对话内容dou封装为 Message 接口的实现类，如 UserMessage 、AssistantMessage 和 SystemMessage 。这些消息被存储在内存或持久化存储中，用于构建对话历史。

拦截器负责在每次请求前处理消息，例如添加会话 ID、过滤无效消息等。通过拦截器Ke以实现对消息的预处理和后处理，提高系统的效率和可靠性。

Spring AI 提供了一个默认的内存级实现 InMemoryChatMemory, 基于 ConcurrentHashMap 实现。该方案适用于单机测试环境或低并发场景，无需额外的存储依赖。 但存在应用重启后数据丢失的问题。

生产环境需要持久化存储聊天记录，以保证数据不丢失并支持分布式部署。Ke以通过实现 Spring AI 的 ChatMemoryRepository 接口，对接 MySQL 或其他数据库来实现。

package com.jam.demo.entity;import com.baomidou.mybatisplus.annotation.*;import io.swagger.v3.oas.annotations.media.Schema;import lombok.Data;import java.time.LocalDateTime;/** @author ken */@Data@TableName@Schemapublic class ChatMemoryEntity {  @Schema  @TableId  private Long id;  @Schema  @TableField  private String conversationId;  @Schema  @TableField  private String messageType;  @Schema  @TableField  private String content;  @Schema  @TableField  private LocalDateTime createTime;  @Schema  @TableField  private LocalDateTime updateTime;  @Schema  @TableField @TableLogic private Integer isDeleted;}

package com.jam.demo.config;import org.springframework.ai.*;import org.springframework.context.*; import org .springframework .ai . chat . client . ChatClient ; import org .springframework . ai . chat . memory . ChatMemory ; import org .springframework . ai . chat . memory * MessageWindowChatMemory ; import org .springframework * ai * chat * memory * ChatMemoryRepository ; public class PersistentChatClientConfig {@Bean public ChatMemory messageWindowChatMemory { return MessageWindowChatMemory Builder builder    : maxMessages    chatMemoryRepository    build ;} @Bean public ChatClient chatClient { return builder defaultAdvisors ) build ;}}

-- SQL 代码示例 CREATE TABLE `ai_chat_memory` NOT NULL COMMENT '会话唯一标识', `message_type` varchar NOT NULL COMMENT '消息类型：SYSTEM/USER/ASSISTANT', `content` text NOT NULL COMMENT '消息内容', `create_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间', `update_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT 'geng新时间', `is_deleted` tinyint NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '逻辑删除标识：-未删除，-Yi删除', PRIMARY KEY , UNIQUE KEY `uk_conversation_id_create_time` , KEY `idx_conversation_id` ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4 _0900 _ai _ci COMMENT='AI对话记忆表';

式记忆是一种高级技术, 用于处理长上下文, 通过将历史重要信息成简短文本, 代替原始的消息, 以减少 token 使用量.

说明:

结构调整: 将原有结构进行了重新组织，使用geng清晰的标题和段落划分。

语言优化: 使用geng流畅、通俗易懂的语言表达技术概念和流程。避免过度专业术语和冗余语句。

信息补充: 添加了对内存级和持久化方案优缺点的分析、式记忆的概念解释以及相关 SQL 代码示例，使文章geng完整、实用。

代码格式: 保留了原始代码片段的格式，方便读者理解。使用了合适的代码高亮样式来提高可读性。

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