SpirngAI框架 Advisor API详解
SpringAI提供了Advisors API来实现请求和响应的拦截，修改，增强Spring应用程序和AI模型的互动。
可以使用ChatClient API来配置现有的advisor，例如：
var chatClient = ChatClient.builder(chatModel)
.defaultAdvisors(
new MessageChatMemoryAdvisor(chatMemory), // chat-memory advisor
new QuestionAnswerAdvisor(vectorStore) // RAG advisor
)
.build();
String response = this.chatClient.prompt()
// Set advisor parameters at runtime
.advisors(advisor -> advisor.param("chat_memory_conversation_id", "678")
.param("chat_memory_response_size", 100))
.user(userText)
.call()
.content();
Advisor中的核心组件：
包括非流式场景中的CallAroundAdvisor和CallAroundAdvisorChain构成，其中CallAroundAdvisorChain是由一系列CallAroundAdvisor构成的链。非流式场景中的StreamAroundAdvisor和StreamAroundAdvisorChain构成。
还有AdvisorRequest用于表示没有密封的Prompt请求，AdvisorResponse表示聊天完成的响应，还有上下文AdviseContext，这个上下文用于保存
AdvisorRequest和AdvisorResponse在链中的共享状态。
callAroundNext()和streamAroundNext()是关键的方法，在这个方法中对请求和响应进行响应的操作，并且可以决定是否调用下一个advisor进行后续的操作。
getOrder()提供链中advisor的访问顺序，返回值越小的在链中的位置越靠前，还有getName()方法返回advisor的名称。最后一个advisor由SpringAI框架自动添加，并把请求发送到AI模型。
在链条中越靠前的advisor先执行对AdvisorRequest的操作，越后执行对AdvisorResponse的操作。注意：如果有多个advisor的getOrder()的返回值相同，可能无法保证顺序执行，因此要避免多个相同的order值。
SpringAI框架中的Advisor接口关系：
接下来自定义实现一个advisor：
上述实现了一个问题重读的advisor，就是让AI模型把问题读两遍。
SpringAI框架也提供了一些内置的advisor，比如：
1.MessageChatMemoryAdvisor：添加历史对话为消息列表，以.message(…)的形式插入到prompt，维护完整的对话结构，适用于完整对话上下文，高级模型（部分模型不支持该advisor）
2.PromptChatMemoryAdvisor:添加历史对话为系统提示，拼接成一个字符串插入到系统提示中。适用于简单记忆，对所有模型兼容。
3.VectorStoreChatMemoryAdvisor：从vectorStore中检索相关信息添加到系统提示中，通常用于提供背景信息。
4.QuestionAnswerAdvisor：用户提问时，自动从vectorStore中检索最相关的文档，添加到用户提示中，常用于RAG的精准回答。
SafeGardAdvisor：用于防止模型生成有害或不适信息
要更新 context，需要使用 .updateContext(...) 方法，它会创建一个新的不可变 map，并包含更新后的内容，例如：
@Override
public AdvisedResponse aroundCall(AdvisedRequest advisedRequest, CallAroundAdvisorChain chain) {
this.advisedRequest = advisedRequest.updateContext(context -> {
context.put("aroundCallBefore" + getName(), "AROUND_CALL_BEFORE " + getName());
context.put("lastBefore", getName());
return context;
});
// 后续逻辑...
}