Spring AI 的 Chat Memory 如何实现本地与 JDBC 的存储集成？

在智能对话系统开发中，上下文连贯性直接决定用户体验质量。Spring AI框架创新的Chat Memory机制，通过支持多存储方案实现了对话历史的智能管理。本文将深入剖析如何基于本地内存(Local)与关系型数据库(JDBC)构建可扩展的对话存储方案，并提供完整实现指南。

一、Spring AI Chat Memory架构解析

1.1 分层架构设计

系统采用四层递进架构，确保各模块职责清晰：

应用层（ChatClient） → 记忆顾问层 → 接口层 → 存储库层 → 存储层

这种设计使存储实现与业务逻辑解耦，开发者可灵活切换存储方案。

1.2 核心接口说明

• ChatMemoryAdvisor：决策何时存取对话记录
• ChatMemoryRepository：定义标准化存储操作接口
• MemoryStore：具体存储实现抽象

二、本地存储实现方案

2.1 快速配置步骤

1. 添加基础依赖：

   <dependency>
     <groupId>org.springframework.ai</groupId>
     <artifactId>spring-ai-core</artifactId>
   </dependency>
   

2. 配置内存存储Bean：

   @Bean
   public ChatMemoryRepository localMemoryStore() {
       return new SimpleChatMemoryRepository();
   }
   

优势特点：零配置启动、开发测试友好，但重启数据丢失。

三、JDBC存储集成方案

3.1 数据库准备

创建对话记录表：

CREATE TABLE chat_memory (
    session_id VARCHAR(36) PRIMARY KEY,
    conversation TEXT NOT NULL,
    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

3.2 Spring集成配置

1. 添加JDBC依赖：

   <dependency>
     <groupId>org.springframework.boot</groupId>
     <artifactId>spring-boot-starter-jdbc</artifactId>
   </dependency>
   

2. 实现自定义Repository：

   public class JdbcChatMemoryRepository implements ChatMemoryRepository {
       private final JdbcTemplate jdbcTemplate;
       
       public void save(String sessionId, String conversation) {
           jdbcTemplate.update("INSERT INTO chat_memory VALUES (?,?) 
                  ON CONFLICT(session_id) DO UPDATE", sessionId, conversation);
       }
   }
   

四、存储方案对比选型

五、生产环境最佳实践

5.1 混合存储策略

采用本地缓存+数据库持久化组合方案：

@Primary
@Bean
public ChatMemoryRepository hybridMemoryStore() {
    return new CachedJdbcRepository(localStore(), jdbcStore());
}

5.2 性能优化技巧

• 为session_id建立数据库索引
• 配置连接池参数（HikariCP推荐）
• 启用查询结果缓存

六、Spring Boot集成实战

6.1 环境准备

基础要求：
JDK 17+
Spring Boot 3.3.x
阿里云API Key申请（用于大模型对接）

6.2 配置示例

application.yml关键配置：

spring:
  ai:
    openai:
      base-url: https://api.deepseek.com
      api-key: sk-xxx
      chat:
        options:
          model: deepseek-reasoner

总结

Spring AI通过灵活的分层设计，为对话记忆管理提供了完善的解决方案。本地存储方案适用于快速原型开发，而JDBC方案满足生产环境的高可用需求。开发者应根据具体场景需求选择合适的存储组合策略，同时注意数据一致性和性能优化，最终构建出体验优异的智能对话系统。