LangChain4j +DeepSeek大模型应用开发——5 持久化聊天记忆 Persistence

默认情况下，聊天记忆存储在内存中。如果需要持久化存储，可以实现一个自定义的聊天记忆存储类，以便将聊天消息存储在你选择的任何持久化存储介质中。

1. 存储介质的选择

大模型中聊天记忆的存储选择哪种数据库，需要综合考虑数据特点、应用场景和性能要求等因素，以下是一些常见的选择及其特点：

• MySQL

  • 特点：关系型数据库。支持事务处理，确保数据的一致性和完整性，适用于结构化数据的存储和查询。

  • 适用场景：如果聊天记忆数据结构较为规整，例如包含固定的字段如对话 ID、用户 ID、时间戳、消息内容等，且需要进行复杂的查询和统计分析，如按用户统计对话次数、按时间范围查询特定对话等，MySQL 是不错的选择。

• Redis

  • 特点：内存数据库，读写速度极高。它适用于存储热点数据，并且支持多种数据结构，如字符串、哈希表、列表等，方便对不同类型的聊天记忆数据进行处理。

  • 适用场景：对于实时性要求极高的聊天应用，如在线客服系统或即时通讯工具，Redis 可以快速存储和获取最新的聊天记录，以提供流畅的聊天体验。

• MongoDB

  • 特点：文档型数据库，数据以JSON - like的文档形式存储，具有高度的灵活性和可扩展性。它不需要预先定义严格的表结构，适合存储半结构化或非结构化的数据。

  • 适用场景：当聊天记忆中包含多样化的信息，如文本消息、图片、语音等多媒体数据，或者消息格式可能会频繁变化时，MongoDB 能很好地适应这种灵活性。例如，一些社交应用中用户可能会发送各种格式的消息，使用 MongoDB 可以方便地存储和管理这些不同类型的数据。

• Cassandra

  • 特点：是一种分布式的 NoSQL 数据库，具有高可扩展性和高可用性，能够处理大规模的分布式数据存储和读写请求。适合存储海量的、时间序列相关的数据。

  • 适用场景：对于大型的聊天应用，尤其是用户量众多、聊天数据量巨大且需要分布式存储和处理的场景，Cassandra 能够有效地应对高并发的读写操作。例如，一些面向全球用户的社交媒体平台，其聊天数据需要在多个节点上进行分布式存储和管理，Cassandra 可以提供强大的支持。

2. MongoDB

简介

MongoDB 是一个基于文档的 NoSQL( 非关系型的数据库 ) 数据库，设计理念是为了应对大数据量、高性能和灵活性需求。

MongoDB使用集合（Collections）来组织文档（Documents），每个文档都是由键值对组成的。

• 数据库（Database）：存储数据的容器，类似于关系型数据库中的数据库。
• 集合（Collection）：数据库中的一个集合，类似于关系型数据库中的表。
• 文档（Document）：集合中的一个数据记录，类似于关系型数据库中的行（row），以 BSON 格式存储。

MongoDB 将数据存储为一个文档，数据结构由键值(key=>value)对组成，文档类似于 JSON 对象，字段值可以包含其他文档，数组及文档数组：

安装MongoDB

服务器：mongodb-windows-x86_64-8.0.6-signed.msi https://www.mongodb.com/try/download/community

命令行客户端 ：mongosh-2.5.0-win32-x64.zip https://www.mongodb.com/try/download/shell

图形客户端：mongodb-compass-1.39.3-win32-x64.exe https://www.mongodb.com/try/download/compas

使用mongosh

启动 MongoDB Shell：

在命令行中输入 mongosh 命令，启动 MongoDB Shell，如果 MongoDB 服务器运行在本地默认端口（27017），则可以直接连接。

mongosh

连接到 MongoDB 服务器：

如果 MongoDB 服务器运行在非默认端口或者远程服务器上，可以使用以下命令连接：

mongosh --host <hostname>:<port>

其中 <hostname> 是 MongoDB 服务器的主机名或 IP 地址，<port> 是 MongoDB 服务器的端口号。

执行基本操作：

连接成功后，可以执行各种 MongoDB 数据库操作。例如：

• 查看当前数据库：db
• 显示数据库列表：show dbs
• 切换到指定数据库：use <database_name>
• 执行查询操作：db.<collection_name>.find()
• 插入文档：db.<collection_name>.insertOne({ ... })
• 更新文档：db.<collection_name>.updateOne({ ... })
• 删除文档：db.<collection_name>.deleteOne({ ... })
• 退出 MongoDB Shell：quit() 或者 exit

CRUD

# 插入文档
test> db.mycollection.insertOne({
   
    name: "Alice", age: 30 })
# 查询文档
test> db.mycollection.find()
# 更新文档
test> db.mycollection.updateOne({
   
    name: "Alice" }, {
   
    $set: {
   
    age: 31 } })
# 删除文档
test> db.mycollection.deleteOne({
   
    name: "Alice" })
# 退出 MongoDB Shell
test> quit()

使用mongodb-compass

整合SpringBoot

引入MongoDB依赖：

<!-- Spring Boot Starter Data MongoDB -->
<dependency>
    <groupId>