面试官：如何实现大模型连续对话？

所有的大模型本身是不进行信息存储的，也不提供连续对话功能，所以想要实现连续对话功能需要开发者自己写代码才能实现。那怎么才能实现大模型的连续对话功能呢？

大模型连续对话功能不同的框架实现也是不同的，以行业使用最多的 Java AI 框架 Spring AI 和 Spring AI Alibaba 为例，给大家演示一下它们连续对话是如何实现的。

1.SpringAI连续对话实现

Spring AI 以 MySQL 数据库为例，我们来实现一下它的连续对话功能。

PS：我们只有先讲对话存储起来，才能实现连续对话功能，所以我们需要借助数据库存储来连续对话。

1.1 准备工作

1.创建表

/* by 01022.hk - online tools website : 01022.hk/zh/iq.html */
CREATE TABLE chat_message (
  id BIGINT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
  conversation_id VARCHAR(255) NOT NULL,
  role VARCHAR(50) NOT NULL,
  context TEXT NOT NULL,
  created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci;

2.添加数据库和 MyBatisPlus 依赖：

/* by 01022.hk - online tools website : 01022.hk/zh/iq.html */
<dependency>
  <groupId>com.baomidou</groupId>
  <artifactId>mybatis-plus-spring-boot3-starter</artifactId>
  <version>3.5.11</version>
</dependency>

<dependency>
  <groupId>com.mysql</groupId>
  <artifactId>mysql-connector-j</artifactId>
  <scope>runtime</scope>
</dependency>

3.设置配置文件：

spring:
  datasource:
    url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/testdb?characterEncoding=utf8
    username: root
    password: 12345678
    driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
# 配置打印 MyBatis 执行的 SQL
mybatis-plus:
  configuration:
    log-impl: org.apache.ibatis.logging.stdout.StdOutImpl
# 配置打印 MyBatis 执行的 SQL
logging:
  level:
    com:
      ai:
        deepseek: debug

4.编写实体类

import com.baomidou.mybatisplus.annotation.IdType;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableId;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableName;
import lombok.Getter;
import lombok.Setter;

import java.io.Serializable;
import java.util.Date;

@Getter
@Setter
@TableName("chat_message")
public class ChatMessageDO implements Serializable {

    private static final long serialVersionUID = 1L;

    @TableId(value = "id", type = IdType.AUTO)
    private Long id;

    private String conversationId;

    private String role;

    private String context;

    private Date createdAt;
}

5.编写 Mapper：

import com.ai.chat.entity.ChatMessageDO;
import com.baomidou.mybatisplus.core.mapper.BaseMapper;
import org.apache.ibatis.annotations.Mapper;

@Mapper
public interface ChatMessageMapper extends BaseMapper<ChatMessageDO> {
}

1.2 自定义ChatMemory类

自定义的 ChatMemory 实现类，将对话记录存储到 MySQL：

import com.ai.deepseek.entity.ChatMessageDO;
import com.ai.deepseek.mapper.ChatMessageMapper;
import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.query.LambdaQueryWrapper;
import org.springframework.ai.chat.memory.ChatMemory;
import org.springframework.ai.chat.messages.Message;
import org.springframework.ai.chat.messages.UserMessage;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;

@Component
public class MySQLChatMemory implements ChatMemory {
    @Autowired
    private ChatMessageMapper repository;

    @Override
    public void add(String conversationId, Message message) {
        ChatMessageDO entity = new ChatMessageDO();
        entity.setConversationId(conversationId);
        entity.setRole(message.getMessageType().name());
        entity.setContext(message.getText());
        repository.insert(entity);
    }

    @Override
    public void add(String conversationId, List<Message> messages) {
        messages.forEach(message -> add(conversationId, message));
    }

    @Override
    public List<Message> get(String conversationId, int lastN) {
        LambdaQueryWrapper<ChatMessageDO> queryWrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
        queryWrapper.eq(ChatMessageDO::getConversationId, conversationId);
        // queryWrapper.orderByDesc(ChatMessageDO::getId);
        return repository.selectList(queryWrapper)
        .stream()
        .limit(lastN)
        .map(e -> new UserMessage(e.getContext()))
        .collect(Collectors.toList());
    }

    @Override
    public void clear(String conversationId) {
        LambdaQueryWrapper<ChatMessageDO> queryWrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
        queryWrapper.eq(ChatMessageDO::getConversationId, conversationId);
        repository.delete(queryWrapper);
    }
}

1.3 代码调用

编写代码测试历史对话保存到 MySQL 的功能：

import com.ai.deepseek.component.MySQLChatMemory;
import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
import org.springframework.ai.chat.client.advisor.MessageChatMemoryAdvisor;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import reactor.core.publisher.Flux;

@RestController
@RequestMapping("/multi")
public class MultiChatController {

    @Autowired
    private ChatClient chatClient;
    @Autowired
    private MySQLChatMemory chatMemory;

    @RequestMapping("/chat")
    public Flux<String> chat(@RequestParam("msg") String msg,
                             @RequestParam(defaultValue = "default") String sessionId) {
        // 添加MessageChatMemoryAdvisor，自动管理上下文
        MessageChatMemoryAdvisor advisor =
        new MessageChatMemoryAdvisor(chatMemory, sessionId, 10); // 保留最近5条历史
        return chatClient.prompt()
        .user(msg)
        .advisors(advisor) // 关键：注入记忆管理
        .stream()
        .content();
    }
}

以上程序执行结果如下：

2.SpringAIAlibaba实现连续对话

Spring AI Alibaba 连续对话的实现就简单很多了，因为它内置了 MySQL 和 Redis 的连续对话存储方式，接下来以 Redis 为例演示 SAA 的连续对话实现，它的实现步骤如下：

1. 添加依赖。
2. 设置配置文件，配置 Redis 连接信息。
3. 添加 Redis 配置类，注入 RedisChatMemoryRepository 对象。
4. 配置 ChatClient 实现连续对话。

具体实现如下。

2.1 添加依赖

<dependency>
  <groupId>com.alibaba.cloud.ai</groupId>
  <artifactId>spring-ai-alibaba-starter-memory-redis</artifactId>
</dependency>

2.2 设置配置文件

设置配置文件，配置 Redis 连接信息：

spring:
  ai:
    memory:
      redis:
        host: localhost
        port: 6379
        timeout: 5000

2.3 添加Redis配置类

添加 Redis 配置类，注入 RedisChatMemoryRepository 对象，实现 Redis 自定义存储器注入：

import com.alibaba.cloud.ai.memory.redis.RedisChatMemoryRepository;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

@Configuration
public class RedisMemoryConfig {

    @Value("${spring.ai.memory.redis.host}")
    private String redisHost;
    @Value("${spring.ai.memory.redis.port}")
    private int redisPort;
    //    @Value("${spring.ai.memory.redis.password}")
    //    private String redisPassword;
    @Value("${spring.ai.memory.redis.timeout}")
    private int redisTimeout;

    @Bean
    public RedisChatMemoryRepository redisChatMemoryRepository() {
        return RedisChatMemoryRepository.builder()
        .host(redisHost)
        .port(redisPort)
        // 若没有设置密码则注释该项
        //           .password(redisPassword)
        .timeout(redisTimeout)
        .build();
    }
}

2.4 配置ChatClient实现连续对话

import com.alibaba.cloud.ai.memory.redis.RedisChatMemoryRepository;
import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
import org.springframework.ai.chat.client.advisor.MessageChatMemoryAdvisor;
import org.springframework.ai.chat.memory.MessageWindowChatMemory;
import org.springframework.ai.chat.model.ChatModel;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import static org.springframework.ai.chat.memory.ChatMemory.CONVERSATION_ID;

@RestController
@RequestMapping("/redis")
public class RedisMemoryController {

    private final ChatClient chatClient;
    private final int MAXMESSAGES = 10;
    private final MessageWindowChatMemory messageWindowChatMemory;

    public RedisMemoryController(ChatModel dashscopeChatModel,
                                 RedisChatMemoryRepository redisChatMemoryRepository) {
        this.messageWindowChatMemory = MessageWindowChatMemory.builder()
        .chatMemoryRepository(redisChatMemoryRepository)
        .maxMessages(MAXMESSAGES)
        .build();

        this.chatClient = ChatClient.builder(dashscopeChatModel)
        .defaultAdvisors(
            MessageChatMemoryAdvisor.builder(messageWindowChatMemory)
            .build()
        )
        .build();
    }

    @GetMapping("/call")
    public String call(String msg, String cid) {
        return chatClient.prompt(msg)
        .advisors(
            a -> a.param(CONVERSATION_ID, cid)
        )
        .call().content();
    }
}

小结

通过以上代码大家也可以看出来，使用 Spring AI 实现连续对话是比较复杂的，需要自己实现数据库增删改查的代码，并且重写 ChatMemory 才能实现连续对话功能；而 Spring AI Alibaba 因为内置了连续对话的多种实现（Redis 和其他数据库），所以只需要简单配置就可以实现了。

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作者： 王磊的博客
出处： http://vipstone.cnblogs.com/