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05 - ChatMessage 类型详解

版本说明

本文档基于 LangChain4j 1.10.0 版本编写。

学习目标

通过本章节学习，你将能够：

理解 ChatMessage 接口及其实现
掌握 UserMessage、AiMessage、SystemMessage 的使用
了解 ToolExecutionResultMessage 的作用
学会组合不同类型的消息构建对话
掌握多模态消息的处理

前置知识

完成《01 - LangChain4j 简介》章节
完成《02 - 你的第一个 Chat 应用》章节
完成《03 - 深入理解 ChatModel》章节
完成《04 - 模型参数配置》章节

核心概念

ChatMessage 接口层次

ChatMessage 是所有消息类型的基接口，代表与 LLM 交互的任何消息。

// ChatMessage 接口层次
interface ChatMessage
    ↓
├── UserMessage         // 用户消息
├── AiMessage           // AI 生成的消息
├── SystemMessage       // 系统消息
├── ToolExecutionResultMessage  // 工具执行结果消息
└── CustomMessage       // 自定义消息（Ollama 支持）

类比理解： 如果把与 LLM 的对话比作一场讨论会，那么：

UserMessage = 你说的话
AiMessage = LLM 说的回答
SystemMessage = 会场规则或主持人指示
ToolExecutionResultMessage = 工具助手执行任务后的报告

消息类型概览

消息类型	来源	作用	使用场景
UserMessage	用户或应用	发送问题或请求	对话、问答、任务描述
AiMessage	LLM 生成	AI 的回答或响应	接收 LLM 输出、对话历史
SystemMessage	开发者	设置 LLM 行为规则	角色定义、行为约束、风格指导
ToolExecutionResultMessage	工具执行	返回工具执行结果	工具调用、函数执行
CustomMessage	自定义	扩展消息类型	特殊场景（Ollama）

UserMessage 详解

基本用法

UserMessage 代表来自用户或应用的消息。

import dev.langchain4j.data.message.UserMessage;
import dev.langchain4j.model.chat.ChatModel;
import dev.langchain4j.model.openai.OpenAiChatModel;

// 创建简单用户消息
UserMessage userMessage = UserMessage.from("你好");

// 或使用静态工厂方法
UserMessage message = UserMessage.from("什么是 Java？");

ChatModel model = OpenAiChatModel.builder()
        .apiKey(System.getenv("OPENAI_API_KEY"))
        .modelName("gpt-4o-mini")
        .build();

String response = model.chat(userMessage.singleText());
System.out.println(response);

UserMessage 的属性

import dev.langchain4j.data.message.UserMessage;

UserMessage message = UserMessage.from("你好，我叫小明");

// 获取文本内容
String text = message.singleText();

// 获取用户名称（可选）
String name = message.name();  // 返回 "小明"

// 获取额外属性
Map<String, Object> attributes = message.attributes();

属性说明：

text() - 消息的文本内容
name() - 用户名称（可选，用于区分不同用户）
attributes() - 额外属性，不发送给模型，但存储在 ChatMemory 中

多模态 UserMessage

UserMessage 可以包含多种内容类型：

import dev.langchain4j.data.message.*;
import dev.langchain4j.data.message.content.*;

// 1. 纯文本
UserMessage textOnly = UserMessage.from("你好");

// 2. 文本 + 图像
UserMessage textAndImage = UserMessage.from(
    TextContent.from("描述这张图片"),
    ImageContent.from("https://example.com/cat.jpg")
);

// 3. 多种内容组合
UserMessage multiModal = UserMessage.from(
    TextContent.from("分析这个文件"),
    ImageContent.from("screenshot.png"),
    AudioContent.from("audio.mp3")
);

实际应用示例

import dev.langchain4j.data.message.UserMessage;
import dev.langchain4j.model.chat.ChatModel;
import dev.langchain4j.model.chat.response.ChatResponse;
import dev.langchain4j.model.openai.OpenAiChatModel;

public class UserMessageExample {

    public static void main(String[] args) {
        ChatModel model = OpenAiChatModel.builder()
                .apiKey(System.getenv("OPENAI_API_KEY"))
                .modelName("gpt-4o-mini")
                .build();

        // 场景 1：简单问题
        UserMessage question = UserMessage.from("Java 是什么？");
        ChatResponse response1 = model.chat(question);
        System.out.println("Q: " + question.singleText());
        System.out.println("A: " + response1.aiMessage().text());
        System.out.println();

        // 场景 2：带用户名
        UserMessage withName = UserMessage.from(
            "小明",  // 用户名
            "介绍一下你自己"
        );
        ChatResponse response2 = model.chat(withName);
        System.out.println("用户 [" + withName.name() + "]: " + withName.singleText());
        System.out.println("AI: " + response2.aiMessage().text());
        System.out.println();

        // 场景 3：多模态
        UserMessage multiModal = UserMessage.from(
            TextContent.from("这张图片显示了什么？"),
            ImageContent.from("https://example.com/image.jpg")
        );
        ChatResponse response3 = model.chat(multiModal);
        System.out.println("Q: " + multiModal.singleText());
        System.out.println("A: " + response3.aiMessage().text());
    }
}

AiMessage 详解

基本用法

AiMessage 代表 LLM 生成的响应消息。

import dev.langchain4j.data.message.AiMessage;
import dev.langchain4j.model.chat.ChatModel;
import dev.langchain4j.model.openai.OpenAiChatModel;

ChatModel model = ...;

// 发送消息并接收 AiMessage
AiMessage aiMessage = model.chat("你好").aiMessage();

// 获取 AI 的文本响应
String text = aiMessage.text();

// 获取工具执行请求（如果有）
if (aiMessage.hasToolExecutionRequests()) {
    var requests = aiMessage.toolExecutionRequests();
}

// 获取思考内容（如果模型支持）
if (aiMessage.hasThinking()) {
    String thinking = aiMessage.thinking();
}

AiMessage 的属性

import dev.langchain4j.data.message.AiMessage;
import dev.langchain4j.data.message.tool.ToolExecutionRequest;
import java.util.List;

AiMessage aiMessage = ...;

// 1. 文本内容
String text = aiMessage.text();

// 2. 思考内容（Chain of Thought）
String thinking = aiMessage.thinking();

// 3. 工具执行请求
if (aiMessage.hasToolExecutionRequests()) {
    List<ToolExecutionRequest> toolRequests = 
        aiMessage.toolExecutionRequests();
    for (ToolExecutionRequest request : toolRequests) {
        System.out.println("工具: " + request.name());
        System.out.println("参数: " + request.arguments());
    }
}

// 4. 额外属性
Map<String, Object> attributes = aiMessage.attributes();

多轮对话中的 AiMessage

import dev.langchain4j.data.message.*;
import dev.langchain4j.model.chat.ChatModel;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class ConversationExample {

    public static void main(String[] args) {
        ChatModel model = OpenAiChatModel.builder()
                .apiKey(System.getenv("OPENAI_API_KEY"))
                .modelName("gpt-4o-mini")
                .build();

        // 构建对话历史
        List<ChatMessage> messages = new ArrayList<>();
        messages.add(SystemMessage.from("你是一个友好的助手"));

        // 第一轮对话
        UserMessage user1 = UserMessage.from("你好");
        messages.add(user1);
        AiMessage ai1 = model.chat(messages).aiMessage();
        messages.add(ai1);
        
        System.out.println("用户: " + user1.singleText());
        System.out.println("AI: " + ai1.text());
        System.out.println();

        // 第二轮对话
        UserMessage user2 = UserMessage.from("我叫什么？");
        messages.add(user2);
        AiMessage ai2 = model.chat(messages).aiMessage();
        messages.add(ai2);
        
        System.out.println("用户: " + user2.singleText());
        System.out.println("AI: " + ai2.text());
        System.out.println();

        // AI 记得了之前的信息
        System.out.println("对话历史消息数: " + messages.size());
    }
}

AiMessage 与工具调用

import dev.langchain4j.data.message.*;
import dev.langchain4j.data.message.tool.ToolExecutionRequest;
import dev.langchain4j.model.chat.ChatModel;
import java.util.List;

public class ToolCallExample {

    public static void main(String[] args) {
        ChatModel model = OpenAiChatModel.builder()
                .apiKey(System.getenv("OPENAI_API_KEY"))
                .modelName("gpt-4o-mini")
                .tools(new Calculator())
                .build();

        UserMessage message = UserMessage.from("2 + 2 等于几？");
        AiMessage aiMessage = model.chat(message).aiMessage();

        if (aiMessage.hasToolExecutionRequests()) {
            List<ToolExecutionRequest> requests = 
                aiMessage.toolExecutionRequests();
            for (ToolExecutionRequest request : requests) {
                System.out.println("AI 想要调用工具: " + request.name());
                System.out.println("参数: " + request.arguments());
                
                // 执行工具
                String result = executeTool(request);
                
                // 创建工具执行结果消息
                ToolExecutionResultMessage toolResult = 
                    ToolExecutionResultMessage.from(
                        request.id(),
                        request.name(),
                        result
                    );
                
                // 继续对话
                AiMessage finalResponse = model.chat(
                    message,
                    aiMessage,
                    toolResult
                ).aiMessage();
                
                System.out.println("AI: " + finalResponse.text());
            }
        } else {
            System.out.println("AI: " + aiMessage.text());
        }
    }
    
    private static String executeTool(ToolExecutionRequest request) {
        // 实现工具执行逻辑
        if ("add".equals(request.name())) {
            // 解析参数并计算
            return "4";
        }
        return "未知的工具";
    }
    
    static class Calculator {
        @Tool
        String add(int a, int b) {
            return String.valueOf(a + b);
        }
    }
}

SystemMessage 详解

基本用法

SystemMessage 用于设置 LLM 的行为规则、角色和风格。

import dev.langchain4j.data.message.SystemMessage;
import dev.langchain4j.model.chat.ChatModel;
import dev.langchain4j.model.openai.OpenAiChatModel;

ChatModel model = OpenAiChatModel.builder()
        .apiKey(System.getenv("OPENAI_API_KEY"))
        .modelName("gpt-4o-mini")
        .build();

// 设置系统消息
SystemMessage systemMsg = SystemMessage.from(
    "你是一个专业的 Java 编程老师"
);

ChatModel modelWithSystem = OpenAiChatModel.builder()
        .apiKey(System.getenv("OPENAI_API_KEY"))
        .modelName("gpt-4o-mini")
        .build();

// 通过 ChatModel 使用系统消息
import dev.langchain4j.model.chat.ChatModel;
ChatModel chatModel = OpenAiChatModel.builder()
        .apiKey(System.getenv("OPENAI_API_KEY"))
        .modelName("gpt-4o-mini")
        .build();

ChatResponse response = chatModel.chat(
    systemMsg,
    UserMessage.from("什么是 Java？")
);

System.out.println(response.aiMessage().text());

SystemMessage 的最佳实践

1. 角色定义

SystemMessage roleDefinition = SystemMessage.from(
    "你是一个经验丰富的软件架构师，" +
    "擅长帮助开发者设计可扩展的系统架构。"
);

2. 行为约束

SystemMessage constraints = SystemMessage.from(
    "回答时遵循以下规则：\n" +
    "1. 使用简洁明确的语言\n" +
    "2. 每个回答不超过 200 字\n" +
    "3. 避免使用技术术语，除非必要\n" +
    "4. 如果不确定，直接说不知道"
);

3. 风格指导

SystemMessage styleGuide = SystemMessage.from(
    "你的回答风格：\n" +
    "- 友好而专业\n" +
    "- 使用示例说明概念\n" +
    "- 分点列举关键信息\n" +
    "- 以鼓励的话语结束"
);

4. 输出格式

SystemMessage formatGuide = SystemMessage.from(
    "所有回答必须使用以下格式：\n" +
    "【要点】\n" +
    "- 第一点\n" +
    "- 第二点\n" +
    "【总结】\n" +
    "一句话总结"
);

SystemMessage 安全注意事项

重要： 不要让用户能够修改或注入 SystemMessage！

// ❌ 不安全 - 允许用户直接使用系统消息
public class UnsafeChat {

    public String chat(String systemMessage, String userMessage) {
        return model.chat(
            SystemMessage.from(systemMessage),  // 用户可以注入
            UserMessage.from(userMessage)
        ).aiMessage().text();
    }
}

// ✅ 安全 - 系统消息固定
public class SafeChat {

    private static final SystemMessage FIXED_SYSTEM = 
        SystemMessage.from("你是一个友好的助手");

    public String chat(String userMessage) {
        return model.chat(
            FIXED_SYSTEM,  // 系统消息固定
            UserMessage.from(userMessage)
        ).aiMessage().text();
    }
}

SystemMessage 实际应用

import dev.langchain4j.data.message.*;
import dev.langchain4j.model.chat.ChatModel;
import dev.langchain4j.model.openai.OpenAiChatModel;
import java.util.List;

public class SystemMessageExample {

    public static void main(String[] args) {
        ChatModel model = OpenAiChatModel.builder()
                .apiKey(System.getenv("OPENAI_API_KEY"))
                .modelName("gpt-4o-mini")
                .build();

        // 场景 1：技术顾问
        SystemMessage techConsultant = SystemMessage.from(
            "你是一个技术顾问，专注于帮助用户解决技术问题。" +
            "你的回答应该：\n" +
            "1. 准确且实用\n" +
            "2. 包含代码示例\n" +
            "3. 解释技术概念\n" +
            "4. 提供最佳实践"
        );

        ChatResponse response1 = model.chat(
            techConsultant,
            UserMessage.from("如何在 Java 中创建线程？")
        );
        System.out.println("技术顾问回答:\n" + response1.aiMessage().text());
        System.out.println();

        // 场景 2：创意写作助手
        SystemMessage creativeAssistant = SystemMessage.from(
            "你是一个创意写作助手，擅长创作各种类型的文字。" +
            "你的风格：\n" +
            "- 富有想象力和感染力\n" +
            "- 使用生动的比喻和形象的语言\n" +
            "- 注重情感表达\n" +
            "- 文字优美流畅"
        );

        ChatResponse response2 = model.chat(
            creativeAssistant,
            UserMessage.from("写一段关于春天的描述")
        );
        System.out.println("创意写作:\n" + response2.aiMessage().text());
    }
}

ToolExecutionResultMessage 详解

基本用法

ToolExecutionResultMessage 用于将工具执行的结果返回给 LLM。

import dev.langchain4j.data.message.tool.ToolExecutionRequest;
import dev.langchain4j.data.message.ToolExecutionResultMessage;

// 创建工具执行结果消息
ToolExecutionResultMessage resultMessage = 
    ToolExecutionResultMessage.from(
        "call_123",           // 工具调用 ID
        "get_weather",       // 工具名称
        "北京今天晴，25°C"    // 执行结果
    );

// 或使用 ToolExecutionRequest 对象
ToolExecutionRequest request = ToolExecutionRequest.builder()
        .id("call_123")
        .name("get_weather")
        .arguments("{\"city\": \"北京\"}")
        .build();

ToolExecutionResultMessage result = ToolExecutionResultMessage.from(
    request,
    "北京今天晴，25°C"
);

完整的工具调用流程

import dev.langchain4j.data.message.*;
import dev.langchain4j.data.message.tool.ToolExecutionRequest;
import dev.langchain4j.model.chat.ChatModel;
import dev.langchain4j.model.openai.OpenAiChatModel;
import java.util.List;

public class ToolCallFlow {

    public static void main(String[] args) {
        ChatModel model = OpenAiChatModel.builder()
                .apiKey(System.getenv("OPENAI_API_KEY"))
                .modelName("gpt-4o-mini")
                .tools(new WeatherService())
                .build();

        // 1. 用户请求
        UserMessage userMessage = UserMessage.from("北京今天天气怎么样？");
        
        // 2. 发送给 LLM
        AiMessage aiMessage = model.chat(userMessage).aiMessage();
        
        // 3. 检查是否需要调用工具
        if (aiMessage.hasToolExecutionRequests()) {
            List<ToolExecutionRequest> requests = 
                aiMessage.toolExecutionRequests();
            
            for (ToolExecutionRequest request : requests) {
                System.out.println("LLM 请求调用工具: " + request.name());
                
                // 4. 执行工具
                String toolResult = executeTool(request);
                
                // 5. 创建工具执行结果消息
                ToolExecutionResultMessage toolResultMessage = 
                    ToolExecutionResultMessage.from(
                        request.id(),
                        request.name(),
                        toolResult
                    );
                
                // 6. 将结果返回给 LLM
                AiMessage finalResponse = model.chat(
                    userMessage,
                    aiMessage,
                    toolResultMessage
                ).aiMessage();
                
                System.out.println("\n最终回答: " + finalResponse.text());
            }
        }
    }
    
    private static String executeTool(ToolExecutionRequest request) {
        WeatherService service = new WeatherService();
        
        if ("get_weather".equals(request.name())) {
            return service.getWeather(extractCity(request.arguments()));
        }
        
        return "未知工具";
    }
    
    private static String extractCity(String arguments) {
        // 解析 JSON 参数
        return "北京"; // 简化示例
    }
    
    static class WeatherService {
        @Tool
        String getWeather(String city) {
            return city + "今天晴，25°C";
        }
    }
}

消息组合使用

单消息场景

import dev.langchain4j.data.message.*;
import dev.langchain4j.model.chat.ChatModel;
import dev.langchain4j.model.openai.OpenAiChatModel;

ChatModel model = ...;

// 只发送用户消息
ChatResponse response = model.chat(
    UserMessage.from("你好")
);

System.out.println(response.aiMessage().text());

多消息对话

import dev.langchain4j.data.message.*;
import dev.langchain4j.model.chat.ChatModel;
import java.util.List;

ChatModel model = ...;

// 构建完整对话历史
List<ChatMessage> conversation = List.of(
    SystemMessage.from("你是一个数学老师"),
    UserMessage.from("什么是勾股定理？"),
    AiMessage.from("勾股定理是直角三角形的三边关系..."),
    UserMessage.from("能举个例子吗？")
);

ChatResponse response = model.chat(conversation);

System.out.println(response.aiMessage().text());

消息顺序很重要

// ✅ 正确的顺序
List<ChatMessage> correctOrder = List.of(
    SystemMessage.from("你是一个助手"),
    UserMessage.from("你好"),
    AiMessage.from("你好！有什么可以帮助你的吗？"),
    UserMessage.from("介绍一下 Java")
);

// ❌ 错误的顺序（系统消息应该在开始）
List<ChatMessage> wrongOrder = List.of(
    UserMessage.from("你好"),
    SystemMessage.from("你是一个助手"),  // 系统消息不在开始
    AiMessage.from("你好！有什么可以帮助你的吗？")
);

消息清理和优化

import dev.langchain4j.data.message.*;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class MessageOptimizer {

    /**
     * 保留最近的 N 条消息
     */
    public static List<ChatMessage> keepRecentMessages(
            List<ChatMessage> messages, 
            int count) {
        
        // 保留系统消息
        List<ChatMessage> result = new ArrayList<>();
        for (ChatMessage msg : messages) {
            if (msg instanceof SystemMessage) {
                result.add(msg);
            }
        }
        
        // 添加最近的 N-1 条非系统消息
        int toKeep = Math.min(count, messages.size());
        int start = Math.max(0, messages.size() - toKeep);
        
        for (int i = start; i < messages.size(); i++) {
            if (!(messages.get(i) instanceof SystemMessage)) {
                result.add(messages.get(i));
            }
        }
        
        return result;
    }

    /**
     * 清理工具执行请求（只保留结果）
     */
    public static List<ChatMessage> cleanToolMessages(
            List<ChatMessage> messages) {
        
        List<ChatMessage> cleaned = new ArrayList<>();
        
        for (ChatMessage message : messages) {
            if (message instanceof AiMessage aiMsg) {
                // 只保留 AiMessage 的文本，移除工具请求
                cleaned.add(AiMessage.from(aiMsg.text()));
            } else {
                cleaned.add(message);
            }
        }
        
        return cleaned;
    }

    /**
     * 去除连续的重复消息
     */
    public static List<ChatMessage> removeConsecutiveDuplicates(
            List<ChatMessage> messages) {
        
        List<ChatMessage> result = new ArrayList<>();
        String lastText = null;
        
        for (ChatMessage message : messages) {
            String currentText = extractText(message);
            
            if (!currentText.equals(lastText)) {
                result.add(message);
                lastText = currentText;
            }
        }
        
        return result;
    }
    
    private static String extractText(ChatMessage message) {
        if (message instanceof UserMessage) {
            return ((UserMessage) message).text();
        } else if (message instanceof AiMessage) {
            return ((AiMessage) message).text();
        } else if (message instanceof SystemMessage) {
            return ((SystemMessage) message).text();
        }
        return "";
    }
}

多模态消息处理

内容类型

LangChain4j 支持多种内容类型：

import dev.langchain4j.data.message.content.*;

// 1. 文本内容
TextContent textContent = TextContent.from("这是一段文本");

// 2. 图像内容 - URL
ImageContent imageFromUrl = ImageContent.from(
    "https://example.com/image.jpg"
);

// 3. 图像内容 - Base64
byte[] imageBytes = ...;  // 读取图像文件
String base64Image = Base64.getEncoder().encodeToString(imageBytes);
ImageContent imageFromBase64 = ImageContent.from(
    base64Image, 
    "image/jpeg"
);

// 4. 音频内容
AudioContent audioContent = AudioContent.from("audio.mp3");

// 5. 视频内容
VideoContent videoContent = VideoContent.from("video.mp4");

// 6. PDF 文件内容
PdfFileContent pdfContent = PdfFileContent.from("document.pdf");

多模态 UserMessage

import dev.langchain4j.data.message.*;
import dev.langchain4j.data.message.content.*;

// 文本 + 图像
UserMessage textAndImage = UserMessage.from(
    TextContent.from("这张图片显示了什么？"),
    ImageContent.from("https://example.com/photo.jpg")
);

// 多种内容类型
UserMessage multiModal = UserMessage.from(
    TextContent.from("分析这个文件"),
    ImageContent.from("screenshot.png"),
    AudioContent.from("voice-note.mp3"),
    PdfFileContent.from("document.pdf")
);

ChatModel model = OpenAiChatModel.builder()
        .apiKey(System.getenv("OPENAI_API_KEY"))
        .modelName("gpt-4o-mini")
        .build();

ChatResponse response = model.chat(multiModal);
System.out.println(response.aiMessage().text());

内容详情级别

import dev.langchain4j.data.message.content.ImageContent;
import dev.langchain4j.data.message.content.ImageContent.DetailLevel;

// 设置图像处理详情级别
ImageContent highDetail = ImageContent.from(
    "https://example.com/image.jpg",
    ImageContent.DetailLevel.HIGH  // HIGH, LOW, AUTO
);

ImageContent autoDetail = ImageContent.builder()
        .url("https://example.com/image.jpg")
        .detailLevel(ImageContent.DetailLevel.AUTO)
        .build();

完整示例：智能对话管理

import dev.langchain4j.data.message.*;
import dev.langchain4j.model.chat.ChatModel;
import dev.langchain4j.model.openai.OpenAiChatModel;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

/**
 * 智能对话管理器
 */
public class SmartConversationManager {

    private final ChatModel model;
    private final List<ChatMessage> conversationHistory;
    private final int maxMessages;
    private final SystemMessage systemMessage;

    public SmartConversationManager(int maxMessages) {
        this.model = OpenAiChatModel.builder()
                .apiKey(System.getenv("OPENAI_API_KEY"))
                .modelName("gpt-4o-mini")
                .build();
        
        this.conversationHistory = new ArrayList<>();
        this.maxMessages = maxMessages;
        
        // 设置系统消息
        this.systemMessage = SystemMessage.from(
            "你是一个友好、专业的助手。" +
            "你的回答应该：\n" +
            "1. 准确且实用\n" +
            "2. 简洁明了\n" +
            "3. 使用适当的格式"
        );
        
        // 添加系统消息到历史
        conversationHistory.add(systemMessage);
    }

    /**
     * 发送消息并获取响应
     */
    public String chat(String userMessage) {
        // 添加用户消息
        UserMessage userMsg = UserMessage.from(userMessage);
        conversationHistory.add(userMsg);
        
        // 检查是否需要清理历史
        if (conversationHistory.size() > maxMessages) {
            cleanupHistory();
        }
        
        // 发送到 LLM
        ChatResponse response = model.chat(conversationHistory);
        AiMessage aiMessage = response.aiMessage();
        
        // 添加 AI 响应到历史
        conversationHistory.add(aiMessage);
        
        return aiMessage.text();
    }

    /**
     * 清理对话历史
     */
    private void cleanupHistory() {
        // 保留系统消息
        List<ChatMessage> newHistory = new ArrayList<>();
        newHistory.add(systemMessage);
        
        // 保留最近的 N 条消息
        int keepCount = maxMessages - 1; // 减去系统消息
        int startIndex = conversationHistory.size() - keepCount;
        
        for (int i = startIndex; i < conversationHistory.size(); i++) {
            newHistory.add(conversationHistory.get(i));
        }
        
        conversationHistory.clear();
        conversationHistory.addAll(newHistory);
        
        System.out.println("对话历史已清理，当前消息数: " + conversationHistory.size());
    }

    /**
     * 获取对话统计
     */
    public void printStatistics() {
        int userMessages = 0;
        int aiMessages = 0;
        int totalLength = 0;
        
        for (ChatMessage msg : conversationHistory) {
            if (msg instanceof UserMessage) {
                userMessages++;
                totalLength += ((UserMessage) msg).text().length();
            } else if (msg instanceof AiMessage) {
                aiMessages++;
                totalLength += ((AiMessage) msg).text().length();
            }
        }
        
        System.out.println("=== 对话统计 ===");
        System.out.println("总消息数: " + conversationHistory.size());
        System.out.println("用户消息: " + userMessages);
        System.out.println("AI 消息: " + aiMessages);
        System.out.println("总字符数: " + totalLength);
    }

    /**
     * 清空对话历史（保留系统消息）
     */
    public void clear() {
        conversationHistory.clear();
        conversationHistory.add(systemMessage);
        System.out.println("对话历史已清空");
    }

    public static void main(String[] args) {
        SmartConversationManager manager = new SmartConversationManager(10);
        
        // 多轮对话
        System.out.println(manager.chat("你好，我是 Java 初学者"));
        System.out.println();
        
        System.out.println(manager.chat("Java 有哪些主要特点？"));
        System.out.println();
        
        System.out.println(manager.chat("我应该从哪里开始学习？"));
        System.out.println();
        
        System.out.println(manager.chat("推荐一些学习资源"));
        System.out.println();
        
        // 打印统计
        manager.printStatistics();
    }
}

测试代码示例

import dev.langchain4j.data.message.*;
import dev.langchain4j.model.chat.ChatModel;
import dev.langchain4j.model.openai.OpenAiChatModel;
import org.junit.jupiter.api.*;
import static org.junit.jupiter.api.Assertions.*;

class ChatMessageTypesTest {

    private ChatModel model;

    @BeforeEach
    void setUp() {
        model = OpenAiChatModel.builder()
                .apiKey(System.getenv("OPENAI_API_KEY"))
                .modelName("gpt-4o-mini")
                .build();
    }

    @Test
    void should_handle_user_message() {
        UserMessage userMessage = UserMessage.from("你好");
        ChatResponse response = model.chat(userMessage);
        
        assertNotNull(response);
        assertNotNull(response.aiMessage());
        assertNotNull(response.aiMessage().text());
        
        System.out.println("用户消息: " + userMessage.text());
        System.out.println("AI 响应: " + response.aiMessage().text());
    }

    @Test
    void should_honor_system_message() {
        SystemMessage systemMessage = SystemMessage.from(
            "你是一个数学老师"
        );
        UserMessage userMessage = UserMessage.from("2 + 2 等于几？");
        
        ChatResponse response = model.chat(
            systemMessage,
            userMessage
        );
        
        assertNotNull(response);
        assertTrue(response.aiMessage().text().contains("4"));
        
        System.out.println("系统消息: " + systemMessage.text());
        System.out.println("AI 响应: " + response.aiMessage().text());
    }

    @Test
    void should_maintain_conversation_context() {
        List<ChatMessage> messages = new ArrayList<>();
        messages.add(SystemMessage.from("你是一个友好的助手"));
        messages.add(UserMessage.from("我叫小明"));
        
        ChatResponse response1 = model.chat(messages);
        messages.add(response1.aiMessage());
        
        messages.add(UserMessage.from("我叫什么？"));
        ChatResponse response2 = model.chat(messages);
        
        assertTrue(response2.aiMessage().text().contains("小明"),
            "AI 应该记得用户的名字");
        
        System.out.println("第一轮 AI: " + response1.aiMessage().text());
        System.out.println("第二轮 AI: " + response2.aiMessage().text());
    }

    @Test
    void should_create_multimodal_message() {
        UserMessage multiModal = UserMessage.from(
            TextContent.from("你好"),
            ImageContent.from("https://example.com/image.jpg")
        );
        
        assertNotNull(multiModal);
        assertEquals(2, multiModal.contents().size());
    }
}

实践练习

练习 1：创建角色系统

创建一个包含多个角色的对话系统：

import dev.langchain4j.data.message.*;
import dev.langchain4j.model.chat.ChatModel;
import dev.langchain4j.model.openai.OpenAiChatModel;
import java.util.List;

public class RoleBasedChat {

    private final ChatModel model;
    
    public enum Role {
        TECHNICAL_EXPERT("技术专家", "你是一个技术专家，擅长解答技术问题"),
        CREATIVE_WRITER("创意作家", "你是一个创意作家，擅长创作各种类型的文字"),
        MATH_TEACHER("数学老师", "你是一个数学老师，擅长解释数学概念"),
        LIFE_COACH("生活教练", "你是一个生活教练，擅长提供人生建议");
        
        private final String name;
        private final String systemPrompt;
        
        Role(String name, String systemPrompt) {
            this.name = name;
            this.systemPrompt = systemPrompt;
        }
        
        public String getName() { return name; }
        public String getSystemPrompt() { return systemPrompt; }
    }

    public RoleBasedChat() {
        this.model = OpenAiChatModel.builder()
                .apiKey(System.getenv("OPENAI_API_KEY"))
                .modelName("gpt-4o-mini")
                .build();
    }

    public String chatWithRole(Role role, String userMessage) {
        SystemMessage systemMessage = SystemMessage.from(role.getSystemPrompt());
        UserMessage userMsg = UserMessage.from(userMessage);
        
        ChatResponse response = model.chat(
            systemMessage,
            userMsg
        );
        
        return String.format("[%s]: %s", role.getName(), response.aiMessage().text());
    }

    public static void main(String[] args) {
        RoleBasedChat chat = new RoleBasedChat();
        
        String question = "什么是 Java？";
        
        System.out.println("=== 多角色对话系统 ===");
        System.out.println("问题: " + question);
        System.out.println();
        
        // 使用不同角色回答同一问题
        for (Role role : Role.values()) {
            System.out.println(chat.chatWithRole(role, question));
            System.out.println();
        }
    }
}

练习 2：消息历史优化器

实现一个智能的消息历史优化器：

import dev.langchain4j.data.message.*;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class MessageHistoryOptimizer {

    /**
     * 优化消息历史
     */
    public static List<ChatMessage> optimizeHistory(
            List<ChatMessage> history,
            int maxSize,
            int maxTokens) {
        
        List<ChatMessage> optimized = new ArrayList<>();
        
        // 1. 保留系统消息
        for (ChatMessage msg : history) {
            if (msg instanceof SystemMessage) {
                optimized.add(msg);
            }
        }
        
        // 2. 计算需要保留的消息数
        int tokenBudget = maxTokens;
        int currentTokens = 0;
        
        // 从最近的消息开始
        for (int i = history.size() - 1; i >= 0; i--) {
            ChatMessage msg = history.get(i);
            
            // 跳过系统消息（已添加）
            if (msg instanceof SystemMessage) {
                continue;
            }
            
            int msgTokens = estimateTokens(msg);
            
            if (currentTokens + msgTokens <= tokenBudget && 
                optimized.size() < maxSize) {
                optimized.add(0, msg);  // 插入到前面
                currentTokens += msgTokens;
            } else {
                break;
            }
        }
        
        return optimized;
    }

    /**
     * 简单的 Token 估算
     */
    private static int estimateTokens(ChatMessage message) {
        String text = "";
        
        if (message instanceof UserMessage) {
            text = ((UserMessage) message).text();
        } else if (message instanceof AiMessage) {
            text = ((AiMessage) message).text();
        } else if (message instanceof SystemMessage) {
            text = ((SystemMessage) message).text();
        }
        
        // 简单估算：中文字符约 0.5 token，英文单词约 1.33 tokens
        return (int) (text.length() * 0.7);
    }

    /**
     * 去除相似消息
     */
    public static List<ChatMessage> removeSimilarMessages(
            List<ChatMessage> history,
            double similarityThreshold) {
        
        List<ChatMessage> result = new ArrayList<>();
        
        for (ChatMessage msg : history) {
            boolean isSimilar = false;
            
            for (ChatMessage existing : result) {
                if (calculateSimilarity(msg, existing) > similarityThreshold) {
                    isSimilar = true;
                    break;
                }
            }
            
            if (!isSimilar) {
                result.add(msg);
            }
        }
        
        return result;
    }
    
    private static double calculateSimilarity(ChatMessage msg1, ChatMessage msg2) {
        String text1 = extractText(msg1);
        String text2 = extractText(msg2);
        
        // 简单的相似度计算（实际应用中应该使用更复杂的算法）
        int commonChars = 0;
        for (char c : text1.toCharArray()) {
            if (text2.indexOf(c) != -1) {
                commonChars++;
            }
        }
        
        return (double) commonChars / Math.max(text1.length(), text2.length());
    }
    
    private static String extractText(ChatMessage message) {
        if (message instanceof UserMessage) {
            return ((UserMessage) message).text();
        } else if (message instanceof AiMessage) {
            return ((AiMessage) message).text();
        } else if (message instanceof SystemMessage) {
            return ((SystemMessage) message).text();
        }
        return "";
    }

    public static void main(String[] args) {
        // 测试优化器
        List<ChatMessage> history = new ArrayList<>();
        history.add(SystemMessage.from("你是一个助手"));
        history.add(UserMessage.from("你好"));
        history.add(AiMessage.from("你好！有什么可以帮助你的吗？"));
        history.add(UserMessage.from("你好"));
        history.add(AiMessage.from("你好！有什么可以帮助你的吗？"));
        history.add(UserMessage.from("介绍 Java"));
        
        System.out.println("原始消息数: " + history.size());
        
        // 优化历史
        List<ChatMessage> optimized = optimizeHistory(history, 5, 1000);
        System.out.println("优化后消息数: " + optimized.size());
        
        // 去除相似消息
        List<ChatMessage> deduplicated = removeSimilarMessages(history, 0.8);
        System.out.println("去重后消息数: " + deduplicated.size());
    }
}

练习 3：消息序列化器

创建一个可以将对话历史序列化/反序列化的工具：

import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import com.fasterxml.jackson.databind.SerializationFeature;
import dev.langchain4j.data.message.*;
import dev.langchain4j.data.message.tool.ToolExecutionRequest;
import java.io.File;
import java.util.List;

public class MessageSerializer {

    private static final ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();

    static {
        mapper.enable(SerializationFeature.INDENT_OUTPUT);
    }

    /**
     * 序列化消息历史到文件
     */
    public static void serializeToFile(
            List<ChatMessage> messages, 
            String filePath) throws Exception {
        
        mapper.writeValue(new File(filePath), messages);
        System.out.println("消息历史已保存到: " + filePath);
    }

    /**
     * 从文件反序列化消息历史
     */
    @SuppressWarnings("unchecked")
    public static List<ChatMessage> deserializeFromFile(
            String filePath) throws Exception {
        
        List<ChatMessage> messages = mapper.readValue(
            new File(filePath), 
            List.class
        );
        
        System.out.println("从文件加载了 " + messages.size() + " 条消息");
        return messages;
    }

    /**
     * 序列化为 JSON 字符串
     */
    public static String toJson(List<ChatMessage> messages) throws Exception {
        return mapper.writeValueAsString(messages);
    }

    /**
     * 从 JSON 字符串反序列化
     */
    @SuppressWarnings("unchecked")
    public static List<ChatMessage> fromJson(String json) throws Exception {
        return mapper.readValue(json, List.class);
    }

    /**
     * 格式化显示消息历史
     */
    public static void prettyPrint(List<ChatMessage> messages) {
        System.out.println("=== 对话历史 ===");
        System.out.println();
        
        for (int i = 0; i < messages.size(); i++) {
            ChatMessage msg = messages.get(i);
            
            if (msg instanceof SystemMessage) {
                System.out.println("[系统] " + ((SystemMessage) msg).text());
            } else if (msg instanceof UserMessage) {
                UserMessage userMsg = (UserMessage) msg;
                System.out.println("[用户" + 
                    (userMsg.name() != null ? " " + userMsg.name() : "") + 
                    "] " + userMsg.text());
            } else if (msg instanceof AiMessage) {
                AiMessage aiMsg = (AiMessage) msg;
                System.out.println("[AI] " + aiMsg.text());
                
                if (aiMsg.hasToolExecutionRequests()) {
                    for (ToolExecutionRequest req : aiMsg.toolExecutionRequests()) {
                        System.out.println("  [工具] " + req.name() + 
                            "(" + req.arguments() + ")");
                    }
                }
            } else if (msg instanceof ToolExecutionResultMessage) {
                ToolExecutionResultMessage resultMsg = 
                    (ToolExecutionResultMessage) msg;
                System.out.println("[工具结果] " + resultMsg.text());
            }
            
            System.out.println();
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        try {
            // 创建示例对话
            List<ChatMessage> conversation = List.of(
                SystemMessage.from("你是一个助手"),
                UserMessage.from("你好"),
                AiMessage.from("你好！有什么可以帮助你的吗？"),
                UserMessage.from("2 + 2 等于几？"),
                AiMessage.from("2 + 2 等于 4")
            );
            
            // 序列化到文件
            serializeToFile(conversation, "conversation.json");
            
            // 反序列化
            List<ChatMessage> loaded = deserializeFromFile("conversation.json");
            
            // 格式化显示
            prettyPrint(loaded);
            
            // 序列化为 JSON
            String json = toJson(loaded);
            System.out.println("JSON 格式:\n" + json);
            
        } catch (Exception e) {
            System.err.println("错误: " + e.getMessage());
        }
    }
}

总结

本章要点

ChatMessage 类型
- UserMessage - 用户消息，支持多模态
- AiMessage - AI 响应，包含工具请求
- SystemMessage - 系统消息，设置行为规则
- ToolExecutionResultMessage - 工具执行结果
UserMessage 特性
- 基本文本和多模态内容
- 可选的用户名称
- 支持文本、图像、音频、视频、PDF
AiMessage 特性
- 包含文本、思考内容、工具请求
- 可以检查工具执行请求
- 在多轮对话中保存上下文
SystemMessage 最佳实践
- 定义角色和行为
- 设置输出格式和约束
- 重要：不允许用户修改系统消息
消息组合
- 消息顺序很重要
- 系统消息应该在开始
- 需要管理对话历史长度
多模态消息
- 支持多种内容类型
- 可设置图像详情级别
- 适用于视觉、音频等场景

下一步

在下一章节中，我们将学习：

ChatMemory 对话记忆管理
如何在多轮对话中保持上下文
不同类型的 ChatMemory 实现
持久化对话历史

常见问题

Q1：SystemMessage 和 UserMessage 有什么区别？ A：

SystemMessage - 设置 LLM 的整体行为、角色和规则
UserMessage - 具体的用户问题或请求
LLM 对 SystemMessage 的关注度通常高于 UserMessage

Q2：为什么多轮对话中 AI 不记得之前的内容？ A：需要维护对话历史并在每次请求时发送。下一章将介绍 ChatMemory 来自动管理这个过程。 Q3：消息历史太长怎么办？ A：可以：

限制消息数量（如保留最近 10 条）
根据 Token 数量截断
总结早期对话
使用滑动窗口策略

Q4：如何实现多模态？ A：使用 UserMessage.from() 方法传入多个 Content 对象，包括 TextContent、ImageContent、AudioContent 等。 Q5：ToolExecutionResultMessage 是什么时候创建的？ A：在 LLM 请求调用工具后，我们手动或自动执行工具，然后创建 ToolExecutionResultMessage 将结果返回给 LLM。

参考资料

版权归属于 LangChat Team
官网：https://langchat.cn

​05 - ChatMessage 类型详解

​版本说明

​学习目标

​前置知识

​核心概念

​ChatMessage 接口层次

​消息类型概览

​UserMessage 详解

​基本用法

​UserMessage 的属性

​多模态 UserMessage

​实际应用示例

​AiMessage 详解

​基本用法

​AiMessage 的属性

​多轮对话中的 AiMessage

​AiMessage 与工具调用

​SystemMessage 详解

​基本用法

​SystemMessage 的最佳实践

​1. 角色定义

​2. 行为约束

​3. 风格指导

​4. 输出格式

​SystemMessage 安全注意事项

​SystemMessage 实际应用

​ToolExecutionResultMessage 详解

​基本用法

​完整的工具调用流程

​消息组合使用

​单消息场景

​多消息对话

​消息顺序很重要

​消息清理和优化

​多模态消息处理

​内容类型

​多模态 UserMessage

​内容详情级别

​完整示例：智能对话管理

​测试代码示例

​实践练习

​练习 1：创建角色系统

​练习 2：消息历史优化器

​练习 3：消息序列化器

​总结

​本章要点

​下一步

​常见问题

​参考资料

05 - ChatMessage 类型详解

版本说明

学习目标

前置知识

核心概念

ChatMessage 接口层次

消息类型概览

UserMessage 详解

基本用法

UserMessage 的属性

多模态 UserMessage

实际应用示例

AiMessage 详解

基本用法

AiMessage 的属性

多轮对话中的 AiMessage

AiMessage 与工具调用

SystemMessage 详解

基本用法

SystemMessage 的最佳实践

1. 角色定义

2. 行为约束

3. 风格指导

4. 输出格式

SystemMessage 安全注意事项

SystemMessage 实际应用

ToolExecutionResultMessage 详解

基本用法

完整的工具调用流程

消息组合使用

单消息场景

多消息对话

消息顺序很重要

消息清理和优化

多模态消息处理

内容类型

多模态 UserMessage

内容详情级别

完整示例：智能对话管理

测试代码示例

实践练习

练习 1：创建角色系统

练习 2：消息历史优化器

练习 3：消息序列化器

总结

本章要点

下一步

常见问题

参考资料