springboot ai 多轮对话

<think>嗯，用户想在Spring Boot中实现AI相关的多轮对话功能，要示例代码或教程。我需要结合之前的引用内容来回答。首先，根据引用[1]，用户提到的启动类中添加了InMemoryChatMemory的Bean，这说明使用内存存储对话上下文。然后引用[2]提到了处理多轮对话时可能遇到的token限制问题，需要摘要或固定窗口大小。引用[3]则提到了集成Redis进行持久化，所以可能需要两种存储方式：内存和Redis。 用户需要示例代码，所以应该分步骤讲解。第一步是基础实现，用内存存储。需要引入Spring AI Alibaba的依赖，配置API密钥，创建启动类并定义ChatMemory的Bean。然后编写一个Controller，使用ChatClient和ChatMemory来处理对话。这里要确保每次请求都携带sessionId，以便跟踪上下文。 第二步是优化部分，比如控制历史记录长度，避免超过token限制。可以在添加到内存前检查数量，截断前面的记录。另外，摘要生成可能需要调用大模型的摘要功能，但具体实现可能需要自定义，这里可以提一下思路。 第三步是持久化，用Redis替换内存存储。根据引用[3]，启动类需要@EnableCaching，并配置Redis连接。然后修改ChatMemory的Bean为RedisChatMemory，并设置过期时间。这样对话数据就不会丢失，适合生产环境。 需要注意代码的正确性，比如依赖的版本是否正确，配置是否正确。同时要提醒用户API密钥的安全问题，比如不要硬编码在代码里，可以用环境变量或配置中心。 可能用户的问题是如何处理多轮对话的上下文，所以需要强调sessionId的重要性，以及如何维护对话历史。另外，引用[2]提到的token上限问题，需要给出解决方案，比如截断或摘要。 最后，相关问题部分可以引导用户了解更多优化方法、流式输出或异常处理，这样扩展他们的知识。</think>以下是在Spring Boot中实现AI多轮对话功能的完整实现方案，结合了内存存储和持久化方案，并提供优化建议： ### 一、基础实现（基于内存） ```java // 启动类配置 @SpringBootApplication public class AiApplication { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(AiApplication.class, args); } @Bean public ChatMemory chatMemory() { // 创建基于内存的对话存储器 return new InMemoryChatMemory(); } } // 对话控制器 @RestController public class ChatController { private final ChatClient chatClient; private final ChatMemory chatMemory; @Autowired public ChatController(ChatClient chatClient, ChatMemory chatMemory) { this.chatClient = chatClient; this.chatMemory = chatMemory; } @PostMapping("/chat") public String chat(@RequestParam String message, @RequestParam String sessionId) { // 获取或创建对话上下文 ChatHistory history = chatMemory.get(sessionId) .orElse(new ChatHistory(sessionId)); // 添加用户消息 history.addUserMessage(message); // 调用AI模型 ChatResponse response = chatClient.generate(history.getMessages()); // 添加AI响应 history.addAiMessage(response.getContent()); // 更新存储 chatMemory.put(sessionId, history); return response.getContent(); } } ``` ### 二、性能优化建议 1. **历史记录长度控制**： ```java // 在添加消息时进行长度检查 if(history.getMessageCount() > 10) { history.removeFirstN(2); // 移除最早的两条记录 } ``` 2. **对话摘要生成**（需要模型支持）： ```java // 生成历史摘要 String summary = chatClient.generate( "请将以下对话生成摘要：" + history.getMessages()); history.setSummary(summary); ``` ### 三、持久化方案（Redis集成） ```java // 修改启动类 @EnableCaching @SpringBootApplication public class AiApplication { // 其他配置保持不变... } // Redis配置（application.yml） spring: redis: host: localhost port: 6379 password: database: 0 // 修改存储器Bean @Bean public ChatMemory redisChatMemory(RedisTemplate<String, ChatHistory> redisTemplate) { return new RedisChatMemory(redisTemplate, Duration.ofHours(2)); // 设置2小时过期 } ``` ### 四、关键配置项 1. **application.yml** 必须包含： ```yaml spring: ai: alibaba: chat: api-key: your-api-key model: qwen-plus ``` ### 五、使用示例 ```bash # 发起对话请求 curl -X POST "http://localhost:8080/chat?message=你好&sessionId=123" ``` **注意事项**： 1. 会话ID需要客户端保持并传递 2. 建议结合JWT实现安全的会话管理[^3] 3. 生产环境建议使用Redis集群方案[^2]