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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

使用聊天记忆

记忆策略

1. 固定窗口记忆

2. 基于令牌的记忆

3. 摘要记忆

配置属性

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

记忆监控

监控记忆使用情况和性能:

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

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