“你刚刚问我什么来着？”——没错，这是我开发AI助手时最不想听到的一句话。

大家好，我是小米，一位年过三十却依然沉迷编程的技术帅哥。最近我在做一个项目：打造一个能长期陪伴用户、提供智能问答与建议的AI助手。开发过程中，我遇到一个超级关键的模块 —— 聊天记忆！

如果你也在用 LangChain4j 构建 AI 应用，这篇文章一定能帮你把“金鱼脑AI”变成“记忆大师”。今天我们就聊聊：LangChain4j 的 ChatMemory 机制，以及如何根据不同场景选择最合适的记忆策略。

前情提要：AI助手怎么“记住”你？

说起“记忆”，我们可能会想到小说《记忆传授人》，或者《超能查派》里的AI情感成长。但在技术层面，AI 要记住用户聊过的内容，其实靠的就是 ChatMemory 模块。

在 LangChain4j 里，ChatMemory 就是这么一个神奇的存在：

它负责存储和管理用户与AI之间的上下文内容，让AI“看起来”更像是记住你说过的话。

比起传统 stateless 的 API 请求，ChatMemory 让对话更自然，也更具连续性。

核心功能，一句话概括：记住你说的话，还知道什么时候忘

咱们来个小总结，ChatMemory 的核心功能包括：

  • 记录历史消息：保存 AI 和用户的所有消息记录。
  • 限制上下文长度：通过窗口策略避免对话内容过长。
  • 记忆内容可自定义持久化：存数据库、存Redis、写文件，统统都行。
  • 清除与重置功能：支持“清空聊天记录”操作。
  • 支持共享或私有记忆：不同用户、不同上下文都可以灵活处理。

是不是像极了人类大脑的工作机制？

实现类大揭秘：两种记忆模式你选哪个？

在 LangChain4j 中，ChatMemory 是一个接口，提供了不同的实现方式。我们一起来看看官方自带的两个主要实现类：

1.MessageWindowChatMemory：轻量、简单，适合小场景

这货其实就是个“消息条数”控制器。

还在担心上下文丢失？LangChain4j 聊天记忆解决方案来了！_Redis

它会保留最近 10 条对话消息，每多一句，最早的一条就会被挤出去。

优点：

  • 实现简单，性能好；
  • 适合消息不多的轻量场景，比如 FAQ 问答、系统指令。

缺点：

  • 不考虑 token 长度，一不小心就超限；
  • 对话历史很短，容易出现上下文断层。

2.TokenWindowChatMemory：按 token 精确控制，更适合生产

TokenWindowChatMemory 是基于 token 的记忆策略，它根据语言模型可接受的最大 token 数来决定要保留多少消息。

还在担心上下文丢失？LangChain4j 聊天记忆解决方案来了！_持久化_02

它支持结合 OpenAI Tokenizer，保证生成时不会因上下文超长而报错。

优点：

  • 精准控制上下文；
  • 更贴合 LLM 的 token 限制。

缺点：

  • 实现稍复杂；
  • 计算 token 有额外开销。

建议：如果你在做面向用户的大模型应用，优先考虑 TokenWindowChatMemory！

实现方式详解：用起来其实很丝滑

那问题来了：怎么把这些 ChatMemory 跟 AI 服务整合起来呢？答案就在 LangChain4j 的 AiService 注解。

1.定义 AiService

先定义一个你的 AI 接口：

还在担心上下文丢失？LangChain4j 聊天记忆解决方案来了！_Redis_03

这时候，系统还不知道你想用什么 ChatMemory。

别急，接下来我们搞定它！

2.共享 ChatMemory：多人公用一个“集体记忆”

如果你想要所有用户共享一个上下文(比如测试机器人)，直接传入 ChatMemory 实例就行。

还在担心上下文丢失？LangChain4j 聊天记忆解决方案来了！_Redis_04

注意：所有用户共享上下文，适合固定角色扮演，不适合个性化推荐。

3.独享 ChatMemory：每个人一份记忆，互不干扰

你可以为每个 sessionId 或 userId 创建独立的 ChatMemory，通过 ChatMemoryStore 来动态管理它们：

还在担心上下文丢失？LangChain4j 聊天记忆解决方案来了！_Redis_05

每个用户都有属于自己的“小脑袋”，记得可牢啦！

自定义持久化：别怕，数据库、Redis都能玩！

InMemoryChatMemoryStore 是默认的内存实现，但生产环境可不能靠内存撑着。

我们可以实现 ChatMemoryStore 接口，来自定义存储策略。比如写个 Redis 持久化方案：

还在担心上下文丢失？LangChain4j 聊天记忆解决方案来了！_持久化_06

你还可以：

  • 写入 MySQL；
  • 序列化成 JSON 文件；
  • 存 MongoDB等等。

只要你愿意折腾，LangChain4j 都支持你！

彩蛋故事：小米的“忘事AI”变身记

有一段时间，我的 AI 助手经常在用户第六句的时候就“忘了第一句”。

用户怒了：“你到底是不是记性最差的AI？”

我调试一看，原来我用的是 MessageWindowChatMemory.withMaxMessages(5) —— 难怪刚说完就忘。

后来我换成了 TokenWindowChatMemory.withMaxTokens(800)，再搭上 RedisChatMemoryStore，不仅支持多用户会话，还能“断电不丢忆”。

现在，我的 AI 助手被称为“AI 闺蜜”，再也没人说她健忘啦~

总结一下

还在担心上下文丢失？LangChain4j 聊天记忆解决方案来了！_Redis_07

END

如果你也在构建基于 LangChain4j 的智能对话系统，不妨深入研究一下 ChatMemory 机制，它真的是提升用户体验的“隐藏王牌”。

公众号对技术型文章的推送机制有所调整，需要大家多多点赞在看转发收藏，才能让更多技术同行们能看到优质的技术分享~

我是小米，一个喜欢分享技术的31岁程序员。如果你喜欢我的文章，欢迎关注我的微信公众号“软件求生”，获取更多技术干货！