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本文带你用 spring ai 一招搞定多轮对话，让你的 ai 应用拥有超强记忆！ 从 chatclient、advisors 到实战编码，三步打造一个能记住上下文的智能历史专家。 在 spring ai 中实现对话记忆功能，需先配置 chatmemory。 通过新建 memconfig 配置类，利用 messagewindowchatmemory.builder () 构建实例，设置. Spring ai 框架为 java 开发者提供了简洁而强大的 api，使提示工程技术的实现变得简单高效。 本文将详细介绍如何使用 spring ai 实现各种提示工程技巧，帮助您构建更智能、更可靠的 ai 应.
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Spring ai 通过 chatmemoryrepository 抽象层实现聊天记忆存储。 本节介绍内置 repository 及其用法，同时支持自定义实现。 inmemorychatmemoryrepository 基于 concurrenthashmap. Spring ai 如何确保正确的记忆或对话历史与相应用户的提示相关联？ 例如，当用户 1 询问与 java 相关的查询时，系统应该仅参考用户 1 的对话历史记录，而不会将其与用户 2 的. * 这是一个 spring 配置类，用于根据 yaml 配置创建多个 openaichatmodel 和 chatclient 实例。 */ @data @configuration public class multiplechatmodelconfig { /** * 定义.
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在使用 spring ai 框架开发聊天应用时，开发者发现当使用 promptuserspec 构建聊天消息时，chatmemory 功能存在一个关键问题：只有消息模板被保存到历史记录中，而实际的参数值.
内存存储 spring ai 提供了 chatmemoryrepository 用于存储聊天内存的抽象。 本节描述了 spring ai 提供的内置存储库及其使用方法，但如果需要，您也可以实现自己的存储库。
