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spring AI Advisors类似于拦截器，会对请求的prompt做出特定的修改和增强（比如传入历史沟通记录、搜索信息等等），以达到完善prompt的目的。通过Advisors API，开发人员可以创建更为复杂、可重用、可维护的AI组件。下面介绍下Advisors的运作原理。

我用的是包是spring-ai-alibaba-starter-dashscope, Advisor相关逻辑在spring-ai-client-chat-1.0.0.jar。

针对流式和非流式两个场景，Advisor有两组核心类

场景	类名	包含方法
流式	StreamAdvisor	adviseStream
流式	StreamAdvisorChain	nextStream、getStreamAdvisors
非流式	CallAdvisor	adviseCall
非流式	CallAdvisorChain	nextCall、getCallAdvisors

order可以定义advisor优先级，这将决定先调用哪一个（数越小代表优先级越高）。

name是advisor的名称。

nextCall/nextStream是关键方法，主要根据order获取当前可以执行的advisor,并且调用advisor的adviseCall/adviseStream， adviseCall/adviseStream又会调用advisor的before和after方法，以BaseAdvisor为例，代码如下：

以CallAdvisor为例，具体实行的逻辑如下：

1. Spring AI 根据用户的提示创建一个 chatClientRequest 对象。
2. 链中的每个advisor都会处理请求，并可能对其进行修改。
3. 最终的advisor将请求发送至聊天模型。
4. 聊天模型的响应随后会通过advisorChain传递回去，并转换为chatClientResponse。
5. 每位advisor都可以处理或修改回复。
6. 最终的chatClientResponse通过提取聊天完成内容返回给客户端。