Spring AI 聊天记忆管理：MessageWindowChatMemory 与 MessageChatMemoryAdvisor 详解

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目录

• Spring AI 聊天记忆管理：MessageWindowChatMemory 与 MessageChatMemoryAdvisor 详解
• • 引言
  • 一、Spring AI 聊天记忆核心概念
  • • 1.1 ChatMemory 接口
    • 1.2 ChatMemoryRepository
  • 二、MessageWindowChatMemory 详解
  • • 2.1 核心特性
    • 2.2 正确创建方式
    • 2.3 完整配置示例
  • 三、MessageChatMemoryAdvisor 详解
  • • 3.1 作用与功能
    • 3.2 正确创建方式
    • 3.3 完整聊天客户端配置
  • 四、常见问题解决方案
  • • 4.1 构造函数访问错误
    • 4.2 Builder 访问错误
    • 4.3 依赖注入问题
  • 五、最佳实践
  • 六、扩展应用
  • • 6.1 Redis 记忆存储
    • 6.2 自定义记忆策略
  • 结论

Spring AI 聊天记忆管理：MessageWindowChatMemory 与 MessageChatMemoryAdvisor 详解

引言

在现代对话系统开发中，维护对话上下文是构建智能交互体验的关键。Spring AI 框架提供了强大的聊天记忆管理功能，其中 MessageWindowChatMemory 和 MessageChatMemoryAdvisor 是两个核心组件。本文将深入探讨这两个组件的正确使用方法，分析常见错误原因，并提供完整的配置示例。

一、Spring AI 聊天记忆核心概念

1.1 ChatMemory 接口

ChatMemory 是 Spring AI 中定义聊天记忆行为的核心接口：

public interface ChatMemory {
    String DEFAULT_CONVERSATION_ID = "default";
    String CONVERSATION_ID = "chat_memory_conversation_id";

    default void add(String conversationId, Message message) {
        Assert.hasText(conversationId, "conversationId cannot be null or empty");
        Assert.notNull(message, "message cannot be null");
        this.add(conversationId, List.of(message));
    }

    void add(String conversationId, List<Message> messages);
    List<Message> get(String conversationId);
    void clear(String conversationId);
}

该接口定义了三个核心操作：

• add() - 添加消息到记忆
• get() - 获取对话历史
• clear() - 清除对话记忆

1.2 ChatMemoryRepository

ChatMemoryRepository 是记忆存储的抽象接口：

public interface ChatMemoryRepository {
    List<String> findConversationIds();
    List<Message> findByConversationId(String conversationId);
    void saveAll(String conversationId, List<Message> messages);
    void deleteByConversationId(String conversationId);
}

默认实现 InMemoryChatMemoryRepository 使用内存存储对话记录。

二、MessageWindowChatMemory 详解

2.1 核心特性

MessageWindowChatMemory 是 ChatMemory 的主要实现类，具有以下特点：

• 维护一个固定大小的消息窗口
• 自动移除旧消息，保留最新消息
• 默认保留20条消息（可配置）
• 特殊处理系统消息（不会被自动移除）

2.2 正确创建方式

错误方式（会导致编译错误）：

// 错误！构造函数是私有的
ChatMemory memory = new MessageWindowChatMemory(repository, 20);

正确方式 - 使用 Builder 模式：

@Bean
public ChatMemory chatMemory(ChatMemoryRepository chatMemoryRepository) {
    return MessageWindowChatMemory.builder()
            .chatMemoryRepository(chatMemoryRepository)
            .maxMessages(20) // 可选，默认20
            .build();
}

2.3 完整配置示例

@Configuration
public class ChatMemoryConfig {
    
    @Bean
    public ChatMemoryRepository chatMemoryRepository() {
        return new InMemoryChatMemoryRepository();
    }
    
    @Bean
    public ChatMemory chatMemory(ChatMemoryRepository chatMemoryRepository) {
        return MessageWindowChatMemory.builder()
                .chatMemoryRepository(chatMemoryRepository)
                .maxMessages(30) // 自定义消息窗口大小
                .build();
    }
}

三、MessageChatMemoryAdvisor 详解

3.1 作用与功能

MessageChatMemoryAdvisor 是一个聊天顾问，负责：

• 自动将对话历史添加到请求中
• 管理不同会话的记忆
• 与 ChatMemory 协同工作

3.2 正确创建方式

错误方式：

// 错误！构造函数是私有的
new MessageChatMemoryAdvisor(chatMemory);

正确方式 - 使用 Builder：

MessageChatMemoryAdvisor.builder(chatMemory)
        .conversationId("custom-id") // 可选
        .build();

3.3 完整聊天客户端配置

@Bean
public ChatClient chatClient(OllamaChatModel chatModel, ChatMemory chatMemory) {
    return ChatClient.builder(chatModel)
            .defaultSystem("你是一个法律咨询助手")
            .defaultAdvisors(
                new SimpleLoggerAdvisor(),
                MessageChatMemoryAdvisor.builder(chatMemory)
                    .conversationId("legal-consultation")
                    .build()
            )
            .build();
}

四、常见问题解决方案

4.1 构造函数访问错误

问题：

'MessageWindowChatMemory(...)' has private access

原因：试图直接实例化私有构造的类

解决：使用 Builder 模式

4.2 Builder 访问错误

问题：

'Builder()' has private access

原因：错误使用 Builder 构造函数

解决：使用静态 builder() 方法

// 正确
MessageWindowChatMemory.builder()...

// 错误
new MessageWindowChatMemory.Builder()...

4.3 依赖注入问题

推荐做法：通过方法参数注入依赖

@Bean
public ChatMemory chatMemory(ChatMemoryRepository repo) {
    return MessageWindowChatMemory.builder()
            .chatMemoryRepository(repo)
            .build();
}

五、最佳实践

1. 合理设置消息窗口大小

   • 一般对话：20-30条
   • 长对话场景：50-100条
   • 注意内存消耗

2. 会话管理策略

   // 按用户ID区分会话
   MessageChatMemoryAdvisor.builder(chatMemory)
           .conversationId(userId)
           .build();
   

3. 组合使用多个 Advisor

   .defaultAdvisors(
       new SimpleLoggerAdvisor(),
       new RetryAdvisor(),
       MessageChatMemoryAdvisor.builder(chatMemory).build()
   )
   

4. 自定义记忆处理逻辑

   • 继承 MessageWindowChatMemory
   • 重写 process() 方法

六、扩展应用

6.1 Redis 记忆存储

@Bean
public ChatMemoryRepository redisChatMemoryRepository(RedisTemplate<String, Object> redisTemplate) {
    return new RedisChatMemoryRepository(redisTemplate);
}

6.2 自定义记忆策略

public class PriorityMessageChatMemory implements ChatMemory {
    // 实现优先保留重要消息的逻辑
}

结论

Spring AI 的记忆管理功能通过 MessageWindowChatMemory 和 MessageChatMemoryAdvisor 提供了强大而灵活的对话上下文管理能力。关键在于正确使用 Builder 模式创建这些组件，并合理配置记忆策略。本文介绍的模式和最佳实践可以帮助开发者构建更智能、更自然的对话系统。

通过遵循这些指导原则，你可以避免常见的配置错误，并充分利用 Spring AI 提供的记忆管理功能，为用户创造更加连贯和个性化的对话体验。