Spring AI 中的聊天记忆提供了维护 AI 聊天应用程序的对话上下文和历史的机制。

​
概述

聊天记忆使 AI 应用程序能够：

  • 维护对话历史
  • 提供上下文感知的响应
  • 实现不同的记忆策略
  • 管理对话状态

​
记忆类型

内存存储

用于开发和测试的简单内存存储

持久化存储

用于生产环境的数据库支持存储

分布式存储

用于可扩展应用程序的分布式存储

自定义存储

用于特定需求的自定义存储实现

​
实现

​
基本配置

@Configuration
public class ChatMemoryConfig {
    @Bean
    public ChatMemory chatMemory() {
        return new InMemoryChatMemory();
    }
}

​
使用聊天记忆

@Service
public class ChatService {
    private final ChatClient chatClient;
    private final ChatMemory chatMemory;

    public ChatService(ChatClient chatClient, ChatMemory chatMemory) {
        this.chatClient = chatClient;
        this.chatMemory = chatMemory;
    }

    public String chat(String message, String sessionId) {
        // 将消息添加到记忆中
        chatMemory.addMessage(sessionId, message);
        
        // 获取对话历史
        List<Message> history = chatMemory.getMessages(sessionId);
        
        // 使用上下文生成响应
        String response = chatClient.generate(history);
        
        // 将响应存储在记忆中
        chatMemory.addMessage(sessionId, response);
        
        return response;
    }
}

​
记忆策略

​
1. 固定窗口记忆

@Bean
public ChatMemory fixedWindowMemory() {
    return new FixedWindowChatMemory(10); // 保留最后10条消息
}

​
2. 基于令牌的记忆

@Bean
public ChatMemory tokenBasedMemory() {
    return new TokenBasedChatMemory(1000); // 在令牌限制内保留消息
}

​
3. 摘要记忆

@Bean
public ChatMemory summaryMemory() {
    return new SummaryChatMemory(summarizer);
}

​
配置属性

spring.ai.chat.memory.type=in-memory
spring.ai.chat.memory.max-messages=100
spring.ai.chat.memory.max-tokens=1000
spring.ai.chat.memory.ttl=3600

​
最佳实践

在实现聊天记忆时，请考虑以下最佳实践：

  • 记忆大小：根据您的用例选择适当的记忆大小
  • 持久化：在生产环境中使用持久化存储
  • 清理：为旧对话实现适当的清理机制
  • 安全性：确保适当的数据保护和隐私措施
  • 可扩展性：考虑为高规模应用程序使用分布式记忆

​
高级功能

​
自定义记忆实现

@Component
public class CustomChatMemory implements ChatMemory {
    @Override
    public void addMessage(String sessionId, String message) {
        // 自定义实现
    }

    @Override
    public List<Message> getMessages(String sessionId) {
        // 自定义实现
        return messages;
    }
}

​
记忆监控

监控记忆使用情况和性能：

management.endpoints.web.exposure.include=chat-memory
management.endpoint.chat-memory.enabled=true

​
故障排除

常见问题和解决方案：

  1. 内存泄漏

    • 实现适当的清理
    • 设置适当的 TTL
    • 监控内存使用情况

  2. 性能问题

    • 使用适当的记忆类型
    • 实现缓存
    • 优化存储

  3. 可扩展性

    • 使用分布式记忆
    • 实现适当的分区
    • 考虑缓存策略

文档有误？请协助编辑

发现文档问题？点击此处直接在 GitHub 上编辑并提交 PR，帮助我们改进文档！