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【SpringAI篇03】：聊天记录持久化（仍保留上下文）

news 来源：原创 2025/6/28 16:09:47

上文【SpringAI篇02】，我们实现了连续对话的上下文记忆功能以及会话隔离，现在我们进一步完善，增加持久化等功能

1. 默认内存存储方案的分析

2. 引入持久化的方式

2.1 依赖项、数据库配置

2.1.1 导入依赖：

2.1.2 创建表 SPRING_AI_CHAT_MEMORY

2.1.3 配置 application.yaml

2.2 注入使用 JdbcChatMemoryRepository

3. 效果展示

1. 默认内存存储方案的分析

我们之前在初始化 ChatMemory 的时候，使用的 ChatMemoryRepository 是框架提供的一个基于内存存储的 InMemoryChatMemroyRepository（底层是基于 ConcurrentHashMap 实现），虽然实现了上下文，但是不支持持久化：

对话数据全部存储在内存中不太好，且 ChatMemory 的默认唯一实现 MessageWindowChatMemory 对于消息数量做了一定的限制，一旦在单次会话中消息数量超过限制，就会移除旧消息，保留新消息，导致未持久化的旧消息丢失：

可以通过下面表格捋清上述提到的类、接口关系（默认使用的实现类）：

	`ChatMemory` (接口)	`MessageWindowChatMemory` (实现类)	`ChatMemoryRepository` (接口)	`InMemoryChatMemoryRepository` (实现类)
核心作用	定义了聊天记忆的基本行为，如记住消息、获取消息等。是最高层次的抽象。	实现了 `ChatMemory` 接口，管理聊天记忆，并引入了“消息窗口”的概念，限制记忆的消息数量。	定义了对聊天记忆进行 CRUD (创建、读取、更新、删除) 操作的契约。是低层次的存储抽象。	实现了 `ChatMemoryRepository` 接口，将聊天记忆存储在内存中，不进行持久化。
与上下层的关系	被上层（如 `ChatClient` 或自定义业务逻辑）使用。底层通过 `ChatMemoryRepository` 实现。	实现了 `ChatMemory` 接口，并依赖于 `ChatMemoryRepository` 来进行实际的数据存储和检索。	被 `ChatMemory` 的实现类（如 `MessageWindowChatMemory`）依赖，提供数据存储服务。可以有多种实现（如数据库、文件等）。	实现了 `ChatMemoryRepository` 接口，是 `MessageWindowChatMemory` 默认使用的存储实现。
在 SpringAI 中的作用	定义了聊天记忆的抽象，方便不同实现的切换。	提供了基于消息窗口的聊天记忆管理策略，是 SpringAI 默认的聊天记忆实现。	定义了聊天记忆数据的存储和检索方式，是聊天记忆持久化的基础。	提供了最简单的聊天记忆存储方式，适用于开发、测试或不需要持久化的场景。

2. 引入持久化的方式

SpringAI 提供了多种持久化的方式，这里演示关系型数据库 MySQL 的操作（也可以自己实现 ChatMemory 持久化到 Redis 中）

2.1 依赖项、数据库配置

2.1.1 导入依赖：

<dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-starter-model-chat-memory-repository-jdbc</artifactId>
</dependency>

2.1.2 创建表 SPRING_AI_CHAT_MEMORY

或者创建名为 schema-mysql.sql 的.sql文件（与后面配置有关），并且放在项目资源目录下，后续通过配置指定自动初始化也可以

CREATE TABLE IF NOT EXISTS SPRING_AI_CHAT_MEMORY
(conversation_id VARCHAR(36) NOT NULL,content         TEXT        NOT NULL,type            VARCHAR(10) NOT NULL,`timestamp`     TIMESTAMP   NOT NULL,CONSTRAINT TYPE_CHECK CHECK (type IN ('USER', 'ASSISTANT', 'SYSTEM', 'TOOL'))
);

注意：这一步的前提是先配置MySQL数据源的四项（自行完成）

2.1.3 配置 application.yaml

新增 yaml 部分：

完整 applitcation.yaml：

spring:application:name: 你的服务名称ai:openai:base-url: https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-modeapi-key: ${BAILIAN_API_KEY}chat:options:model: qwen-maxtemperature: 0.9chat:memory:repository:jdbc:initialize-schema: alwaysschema: classpath:schema-mysql.sqldatasource:url: jdbc:mysql://${IPADDR}:3306/spring-ai?serverTimezone=Asia/Shanghai&useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&transformedBitIsBoolean=true&tinyInt1isBit=false&allowPublicKeyRetrieval=true&allowMultiQueries=true&useServerPrepStmts=falseusername: rootpassword: 123456driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
logging: # springboot log levellevel:org.springframework.ai.chat.client.advisor: debugcom.demo.aiqqq: debug

2.2 注入使用 `JdbcChatMemoryRepository`

Spring AI 为 JdbcChatMemoryRepository 提供了自动配置，可以直接注入使用，也可以手动创建、自行探索，详见：Chat Memory :: Spring AI Reference --- Chat Memory :: Spring AI Referencehttps://docs.spring.io/spring-ai/reference/api/chat-memory.html#_jdbcchatmemoryrepository所以直接修改我们配置 ChatMemory 的代码，将之注入，并且配置到 chatMemoryRepository 中即可：

package com.demo.aiqqq.config;import lombok.RequiredArgsConstructor;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.ai.chat.memory.ChatMemory;
import org.springframework.ai.chat.memory.MessageWindowChatMemory;
import org.springframework.ai.chat.memory.repository.jdbc.JdbcChatMemoryRepository;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;/*** 与 配置各种其他组件，如聊天记忆，记忆管理方式的配置类* @Author: qiquqiu* @Date: 2025/6/26 16:45*/
@Slf4j
@Configuration
@RequiredArgsConstructor
public class CommonConfig {/*** ChatMemory 聊天对话记忆的存储* @param jdbcChatMemoryRepository 操作数据库存储聊天记忆*/@Beanpublic ChatMemory chatMemory(JdbcChatMemoryRepository jdbcChatMemoryRepository) {log.debug("ChatMemory 初始化...");return MessageWindowChatMemory.builder().chatMemoryRepository(jdbcChatMemoryRepository) // 改动之处.maxMessages(20).build();}
}