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06 - ChatMemory 对话记忆管理

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：

理解为什么需要 ChatMemory
掌握 MessageWindowChatMemory 的使用
了解 TokenWindowChatMemory 的区别
学会管理多用户场景的对话记忆
理解 ChatMemoryProvider 的作用
实现对话记忆的持久化存储

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
完成《05 - ChatMessage 类型详解》章节

核心概念

为什么需要 ChatMemory？

问题： LLM（大语言模型）本身是无状态的，它不会”记住”之前的对话内容。 示例：

用户: 你好，我是小明
AI: 你好小明！很高兴认识你。
用户: 我叫什么？
AI: 对不起，我不知道你的名字。

原因：

LLM 每次请求都是独立的
没有内置的机制在多个请求之间共享状态
这就是为什么多轮对话需要手动传递历史

解决方案： ChatMemory 是 LangChain4j 提供的机制，用于管理对话历史，使 LLM 能够”记住”之前的对话。 类比理解： 如果把 LLM 比作一个健忘的人，那么 ChatMemory 就像是他的笔记本，记录了他说过的所有话。

ChatMemory 接口

public interface ChatMemory {
    
    /**
     * 添加消息到记忆中
     * @param message 要添加的消息
     */
    void add(ChatMessage message);
    
    /**
     * 获取所有消息
     * @return 消息列表（不可变）
     */
    List<ChatMessage> messages();
    
    /**
     * 清空记忆
     */
    void clear();
}

ChatMemory 实现类型

LangChain4j 提供了多种 ChatMemory 实现：

实现类型	管理方式	使用场景
`MessageWindowChatMemory`	保留最近的 N 条消息	通用场景，简单直接
`TokenWindowChatMemory`	保留最近的 N 个 Token	需要 Token 限制的场景
`ChatMemoryRemover`	装饰器，自动清理旧消息	与其他 ChatMemory 组合使用

MessageWindowChatMemory

基本用法

MessageWindowChatMemory 保留最近固定数量的消息，超过限制时会自动删除最旧的消息。

import dev.langchain4j.memory.ChatMemory;
import dev.langchain4j.memory.chat.MessageWindowChatMemory;
import dev.langchain4j.data.message.*;

// 创建一个保留最近 10 条消息的记忆
ChatMemory memory = MessageWindowChatMemory.builder()
        .maxMessages(10)
        .build();
import dev.langchain4j.memory.ChatMemory;
import dev.langchain4j.memory.chat.MessageWindowChatMemory;
import dev.langchain4j.data.message.*;
import dev.langchain4j.memory.ChatMemory;
import dev.langchain4j.memory.chat.MessageWindowChatMemory;
import dev.langchain4j.data.message.*;
import dev.langchain4j.memory.ChatMemory;
import dev.langchain4j.memory.chat.MessageWindowChatMemory;
import dev.langchain4j.data.message.*;

// 创建一个保留最近 10 条消息的记忆
ChatMemory memory = MessageWindowChatMemory.withMaxMessages(10);

// 添加消息
memory.add(UserMessage.from("你好"));
memory.add(AiMessage.from("你好！"));
memory.add(UserMessage.from("我是小明"));

// 获取所有消息
List<ChatMessage> messages = memory.messages();
System.out.println("消息数: " + messages.size());

完整示例

import dev.langchain4j.memory.ChatMemory;
import dev.langchain4j.memory.chat.MessageWindowChatMemory;
import dev.langchain4j.model.chat.ChatModel;
import dev.langchain4j.model.openai.OpenAiChatModel;
import dev.langchain4j.data.message.*;
import java.util.Scanner;

/**
 * 使用 ChatMemory 的聊天机器人
 */
public class ChatMemoryExample {

    private final ChatModel model;
    private final ChatMemory memory;
    private final Scanner scanner;

    public ChatMemoryExample() {
        this.model = OpenAiChatModel.builder()
                .apiKey(System.getenv("OPENAI_API_KEY"))
                .modelName("gpt-4o-mini")
                .build();
        
        this.memory = MessageWindowChatMemory.builder()
                .maxMessages(10)
                .build();
        this.scanner = new Scanner(System.in);
        
        // 添加系统消息
        memory.add(SystemMessage.from("你是一个友好的助手"));
    }

    public void start() {
        System.out.println("=== 带 ChatMemory 的聊天机器人 ===");
        System.out.println("（能够记住最近 " + memory.maxMessages() + " 条消息）");
        System.out.println();

        while (true) {
            System.out.print("你: ");
            String input = scanner.nextLine().trim();

            if ("exit".equalsIgnoreCase(input)) {
                System.out.println("\n再见！");
                break;
            } else if (input.isEmpty()) {
                continue;
            }

            // 添加用户消息到记忆
            memory.add(UserMessage.from(input));

            // 从记忆获取所有消息并发送给 LLM
            String response = model.chat(memory.messages());

            // 添加 AI 响应到记忆
            memory.add(AiMessage.from(response));

            System.out.println("AI: " + response);
            System.out.println();
            System.out.println("当前记忆: " + memory.messages().size() + " 条消息");
            System.out.println();
        }

        scanner.close();
    }

    public static void main(String[] args) {
        ChatMemoryExample chat = new ChatMemoryExample();
        chat.start();
    }
}

运行示例

=== 带 ChatMemory 的聊天机器人 ===
（能够记住最近 10 条消息）

你: 你好，我是小明
AI: 你好小明！很高兴认识你。
当前记忆: 3 条消息

你: 我叫什么？
AI: 你叫小明。
当前记忆: 5 条消息

你: 我喜欢什么颜色？
AI: 你还没有告诉我你喜欢什么颜色呢。
当前记忆: 7 条消息

你: 我喜欢蓝色
AI: 好的，蓝色是很不错的颜色选择！
当前记忆: 9 条消息

你: 我喜欢什么颜色？
AI: 你喜欢蓝色。
当前记忆: 11 条消息

注意： 当记忆超过 10 条时，最旧的消息会被自动删除。

配置选项

import dev.langchain4j.memory.chat.MessageWindowChatMemory;

// 使用构建器模式
ChatMemory memory1 = MessageWindowChatMemory.builder()
        .maxMessages(10)
        .build();

// 可选：设置用户ID
ChatMemory memory2 = MessageWindowChatMemory.builder()
        .maxMessages(10)
        .id("user123")
        .build();

// 3. 预填充消息
ChatMemory memory3 = MessageWindowChatMemory.builder()
        .maxMessages(10)
        .id("user123")  // 为多用户场景设置 ID
        .build();

// 添加初始消息
memory3.add(SystemMessage.from("你是一个助手"));
memory3.add(UserMessage.from("上一轮对话..."));

消息保留策略

import dev.langchain4j.memory.chat.MessageWindowChatMemory;
import dev.langchain4j.data.message.*;

ChatMemory memory = MessageWindowChatMemory.withMaxMessages(5);

// 添加消息
memory.add(SystemMessage.from("系统消息"));
memory.add(UserMessage.from("消息1"));
memory.add(AiMessage.from("响应1"));
memory.add(UserMessage.from("消息2"));
memory.add(AiMessage.from("响应2"));
memory.add(UserMessage.from("消息3"));  // 超过限制
memory.add(AiMessage.from("响应3"));

// 检查保留的消息
List<ChatMessage> messages = memory.messages();

// 保留：系统消息 + 最近 4 条（总共 5 条）
// 最早的 AI 消息被删除
System.out.println("总消息数: " + messages.size());
for (ChatMessage msg : messages) {
    System.out.println(msg.getClass().getSimpleName());
}

输出：

总消息数: 5
SystemMessage
UserMessage
AiMessage
UserMessage
AiMessage

TokenWindowChatMemory

与 MessageWindowChatMemory 的区别

TokenWindowChatMemory 根据而不是消息数量来管理记忆。 为什么使用 TokenWindow？

更精确的成本控制
确保 Token 数量不超模型限制
适应不同长度的消息

基本用法

import dev.langchain4j.memory.chat.ChatMemory;
import dev.langchain4j.memory.chat.TokenWindowChatMemory;
import dev.langchain4j.model.openai.OpenAiTokenCountEstimator;
import dev.langchain4j.data.message.*;

// 创建一个保留最近 1000 个 Token 的记忆
// TokenWindowChatMemory需要maxTokens和TokenCountEstimator两个参数
ChatMemory memory = TokenWindowChatMemory.builder()
        .maxTokens(1000, new OpenAiTokenCountEstimator("gpt-4"))
        .build();

// 添加消息
memory.add(UserMessage.from("你好"));
memory.add(AiMessage.from("你好！"));

// 获取所有消息
List<ChatMessage> messages = memory.messages();

完整示例

import dev.langchain4j.memory.ChatMemory;
import dev.langchain4j.memory.chat.TokenWindowChatMemory;
import dev.langchain4j.model.chat.ChatModel;
import dev.langchain4j.model.openai.OpenAiChatModel;
import dev.langchain4j.model.openai.OpenAiTokenCountEstimator;
import dev.langchain4j.data.message.*;

/**
 * 使用 TokenWindowChatMemory 的聊天机器人
 */
public class TokenWindowMemoryExample {

    private final ChatModel model;
    private final ChatMemory memory;

    public TokenWindowMemoryExample() {
        this.model = OpenAiChatModel.builder()
                .apiKey(System.getenv("OPENAI_API_KEY"))
                .modelName("gpt-4o-mini")
                .build();
        
        // 限制为 1000 个 Token，使用OpenAiTokenCountEstimator估算
        this.memory = TokenWindowChatMemory.builder()
                .maxTokens(1000, new OpenAiTokenCountEstimator("gpt-4"))
                .build();
        
        // 添加系统消息（通常只计算一次）
        memory.add(SystemMessage.from("你是一个友好的助手"));
    }

    public void chat(String userMessage) {
        // 添加用户消息
        memory.add(UserMessage.from(userMessage));

        // 从记忆获取消息并发送给 LLM
        String response = model.chat(memory.messages());

        // 添加 AI 响应到记忆
        memory.add(AiMessage.from(response));

        // 显示统计信息
        System.out.println("用户: " + userMessage);
        System.out.println("AI: " + response);
        System.out.println("当前消息数: " + memory.messages().size());
        System.out.println("估算 Token 数: ~" + estimateTokens(memory.messages()));
        System.out.println();
    }

    private int estimateTokens(List<ChatMessage> messages) {
        int totalTokens = 0;
        for (ChatMessage msg : messages) {
            if (msg instanceof SystemMessage) {
                totalTokens += ((SystemMessage) msg).text().length() / 4; // 估算
            } else if (msg instanceof UserMessage) {
                totalTokens += ((UserMessage) msg).text().length() / 4;
            } else if (msg instanceof AiMessage) {
                totalTokens += ((AiMessage) msg).text().length() / 4;
            }
        }
        return totalTokens;
    }

    public static void main(String[] args) {
        TokenWindowMemoryExample chat = new TokenWindowMemoryExample();
        
        chat.chat("你好");
        chat.chat("我叫小明");
        chat.chat("我喜欢编程");
        chat.chat("Java 是什么？");
        chat.chat("如何学习 Java？");
    }
}

Token 估算

TokenWindowChatMemory 需要一个 TokenCountEstimator 来估算每条消息的 Token 数量。LangChain4j 提供了 OpenAiTokenCountEstimator：

import dev.langchain4j.memory.chat.TokenWindowChatMemory;
import dev.langchain4j.model.openai.OpenAiTokenCountEstimator;

// 使用OpenAiTokenCountEstimator
ChatMemory memory = TokenWindowChatMemory.builder()
        .maxTokens(1000, new OpenAiTokenCountEstimator("gpt-4"))
        .build();

TokenCountEstimator 说明：

OpenAiTokenCountEstimator - 使用OpenAI的算法精确估算Token数
构造函数参数指定模型名称（如 “gpt-4”, “gpt-3.5-turbo”）
不同模型的Token计算方式可能略有不同

为什么需要TokenCountEstimator？

消息是不可分割的整体（indivisible）
如果一条消息超过Token限制，会被完全删除
准确的Token估算可以避免意外删除重要消息

多用户场景

ChatMemoryProvider

对于多用户应用（如聊天机器人服务），每个用户需要独立的记忆。 ChatMemoryProvider 接口用于为每个用户创建独立的 ChatMemory 实例。

import dev.langchain4j.memory.chat.ChatMemoryProvider;
import dev.langchain4j.memory.chat.MessageWindowChatMemory;
import dev.langchain4j.service.AiServices;
import dev.langchain4j.service.UserMessage;

// 创建 ChatMemoryProvider
ChatMemoryProvider memoryProvider = memoryId -> {
    // 为每个用户创建独立的记忆
    return MessageWindowChatMemory.builder()
            .id(memoryId.toString())  // 使用用户 ID
            .maxMessages(10)
            .build();
};

// 定义 AI Service 接口
interface MultiUserAssistant {
    String chat(@dev.langchain4j.service.MemoryId String userId, 
               @UserMessage String message);
}

// 构建多用户 AI Service
MultiUserAssistant assistant = AiServices.builder(MultiUserAssistant.class)
        .chatModel(model)
        .chatMemoryProvider(memoryProvider)  // 设置记忆提供者
        .build();

// 不同用户使用独立的记忆
String response1 = assistant.chat("user123", "你好");
String response2 = assistant.chat("user456", "你好");

多用户完整示例

import dev.langchain4j.memory.ChatMemory;
import dev.langchain4j.memory.chat.ChatMemoryProvider;
import dev.langchain4j.memory.chat.MessageWindowChatMemory;
import dev.langchain4j.model.chat.ChatModel;
import dev.langchain4j.model.openai.OpenAiChatModel;
import dev.langchain4j.service.AiServices;
import dev.langchain4j.service.MemoryId;
import dev.langchain4j.service.UserMessage;

/**
 * 多用户聊天机器人
 */
public class MultiUserChatBot {

    private final MultiUserAssistant assistant;

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

        // 为每个用户创建独立的记忆
        ChatMemoryProvider memoryProvider = userId -> {
            ChatMemory memory = MessageWindowChatMemory.builder()
                    .id(userId)
                    .maxMessages(10)
                    .build();
            
            // 添加用户特定的系统消息
            memory.add(dev.langchain4j.data.message.SystemMessage.from(
                "你是一个友好的助手，正在与用户 " + userId + " 对话"
            ));
            
            return memory;
        };

        this.assistant = AiServices.builder(MultiUserAssistant.class)
                .chatModel(model)
                .chatMemoryProvider(memoryProvider)
                .build();
    }

    /**
     * 用户聊天
     * @param userId 用户 ID
     * @param message 用户消息
     * @return AI 响应
     */
    public String chat(String userId, String message) {
        return assistant.chat(userId, message);
    }

    /**
     * 获取用户的对话历史
     * @param userId 用户 ID
     * @return 对话历史
     */
    public List<dev.langchain4j.data.message.ChatMessage> getUserHistory(String userId) {
        // 注意：实际应用中需要暴露获取 ChatMemory 的方法
        // 这里简化了示例
        return List.of();
    }

    public interface MultiUserAssistant {
        String chat(@MemoryId String userId, 
                   @UserMessage String message);
    }

    public static void main(String[] args) {
        MultiUserChatBot bot = new MultiUserChatBot();

        // 用户 1 的对话
        System.out.println("=== 用户 1 (小明）===");
        System.out.println(bot.chat("user1", "你好，我是小明"));
        System.out.println(bot.chat("user1", "我叫什么？"));
        System.out.println(bot.chat("user1", "我喜欢什么颜色？"));
        System.out.println();

        // 用户 2 的对话
        System.out.println("=== 用户 2 (小红）===");
        System.out.println(bot.chat("user2", "你好，我是小红"));
        System.out.println(bot.chat("user2", "我叫什么？"));
        System.out.println(bot.chat("user2", "我喜欢编程"));
        System.out.println();

        // 验证独立性：用户 1 和用户 2 的记忆是独立的
        // 用户 1 的 AI 应该记得小明，但不应该知道小红
        // 用户 2 的 AI 应该记得小红，但不应该知道小明
    }
}

持久化 ChatMemory

为什么需要持久化？

内存中的 ChatMemory 在应用重启后会丢失。对于生产环境，需要将对话历史持久化存储到数据库。

持久化策略

常用方案：

数据库存储 - MySQL、PostgreSQL、MongoDB 等
Redis 缓存 - 高性能，适合会话数据
文件存储 - JSON、序列化对象

使用数据库持久化

import dev.langchain4j.memory.chat.ChatMemory;
import dev.langchain4j.memory.chat.MessageWindowChatMemory;
import dev.langchain4j.data.message.*;
import java.sql.*;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

/**
 * 数据库持久化的 ChatMemory
 */
public class PersistentChatMemory {

    private final ChatMemory memory;
    private final String userId;
    private final Connection dbConnection;

    public PersistentChatMemory(String userId, Connection dbConnection) {
        this.userId = userId;
        this.dbConnection = dbConnection;
        this.memory = MessageWindowChatMemory.builder()
                .maxMessages(20)
                .build();
        this.memory = MessageWindowChatMemory.builder()
                .maxMessages(20)
                .build();

        // 从数据库加载历史
        loadFromDatabase();
    }

    /**
     * 从数据库加载对话历史
     */
    private void loadFromDatabase() {
        try {
            List<dev.langchain4j.data.message.ChatMessage> history = 
                loadConversationHistory(userId);
            
            // 添加到内存
            for (dev.langchain4j.data.message.ChatMessage msg : history) {
                memory.add(msg);
            }
            
            System.out.println("从数据库加载了 " + history.size() + " 条历史消息");
        } catch (Exception e) {
            System.err.println("加载历史失败: " + e.getMessage());
        }
    }

    /**
     * 保存对话历史到数据库
     */
    public void saveToDatabase() {
        try {
            List<dev.langchain4j.data.message.ChatMessage> messages = memory.messages();
            saveConversationHistory(userId, messages);
            System.out.println("保存了 " + messages.size() + " 条消息到数据库");
        } catch (Exception e) {
            System.err.println("保存历史失败: " + e.getMessage());
        }
    }

    /**
     * 添加消息
     */
    public void addMessage(ChatMessage message) {
        memory.add(message);
    }

    /**
     * 获取所有消息
     */
    public List<ChatMessage> getMessages() {
        return memory.messages();
    }

    /**
     * 从数据库加载历史（简化版）
     */
    private List<dev.langchain4j.data.message.ChatMessage> loadConversationHistory(
            String userId) throws SQLException {
        
        List<dev.langchain4j.data.message.ChatMessage> history = new ArrayList<>();
        
        String sql = "SELECT message_data FROM conversation_history " +
                    "WHERE user_id = ? ORDER BY created_at DESC LIMIT 20";
        
        try (PreparedStatement stmt = dbConnection.prepareStatement(sql)) {
            stmt.setString(1, userId);
            
            ResultSet rs = stmt.executeQuery();
            while (rs.next()) {
                // 简化：实际应该反序列化完整的消息对象
                String messageData = rs.getString("message_data");
                
                // 这里应该解析 JSON 并创建 ChatMessage
                // 简化示例：
                if (messageData.startsWith("User:")) {
                    history.add(UserMessage.from(messageData.substring(5)));
                } else if (messageData.startsWith("AI:")) {
                    history.add(AiMessage.from(messageData.substring(3)));
                }
            }
        }
        
        return history;
    }

    /**
     * 保存历史到数据库（简化版）
     */
    private void saveConversationHistory(
            String userId, 
            List<dev.langchain4j.data.message.ChatMessage> messages) throws SQLException {
        
        // 先删除旧历史
        String deleteSql = "DELETE FROM conversation_history WHERE user_id = ?";
        try (PreparedStatement stmt = dbConnection.prepareStatement(deleteSql)) {
            stmt.setString(1, userId);
            stmt.executeUpdate();
        }
        
        // 插入新历史
        String insertSql = "INSERT INTO conversation_history " +
                             "(user_id, message_data, created_at) " +
                             "VALUES (?, ?, NOW())";
        
        try (PreparedStatement stmt = dbConnection.prepareStatement(insertSql)) {
            for (dev.langchain4j.data.message.ChatMessage msg : messages) {
                String messageData = serializeMessage(msg);
                stmt.setString(1, userId);
                stmt.setString(2, messageData);
                stmt.addBatch();
            }
            stmt.executeBatch();
        }
    }

    private String serializeMessage(dev.langchain4j.data.message.ChatMessage msg) {
        // 简化：实际应该使用 JSON 序列化
        if (msg instanceof UserMessage) {
            return "User: " + ((UserMessage) msg).singleText();
        } else if (msg instanceof AiMessage) {
            return "AI: " + ((AiMessage) msg).text();
        }
        return msg.getClass().getSimpleName() + ": " + msg.toString();
    }

    /**
     * 聊天方法
     */
    public String chat(String userMessage) {
        addMessage(UserMessage.from(userMessage));
        
        // 使用模型生成响应
        // 这里简化了模型调用
        String aiResponse = "AI 响应: " + userMessage;
        
        addMessage(AiMessage.from(aiResponse));
        
        // 保存到数据库
        saveToDatabase();
        
        return aiResponse;
    }
}

使用 Redis 持久化

import dev.langchain4j.memory.chat.ChatMemory;
import dev.langchain4j.memory.chat.MessageWindowChatMemory;
import dev.langchain4j.data.message.*;
import redis.clients.jedis.Jedis;

/**
 * Redis 持久化的 ChatMemory
 */
public class RedisChatMemory {

    private final ChatMemory memory;
    private final String userId;
    private final Jedis jedis;
    private final String redisKeyPrefix;

    public RedisChatMemory(String userId, String redisHost) {
        this.userId = userId;
        this.jedis = new Jedis(redisHost);
        this.redisKeyPrefix = "chat_memory:" + userId + ":";
        this.memory = MessageWindowChatMemory.withMaxMessages(20);

        // 从 Redis 加载历史
        loadFromRedis();
    }

    /**
     * 从 Redis 加载历史
     */
    private void loadFromRedis() {
        try {
            List<dev.langchain4j.data.message.ChatMessage> history = new ArrayList<>();
            
            // 获取所有历史消息的 key
            Set<String> keys = jedis.keys(redisKeyPrefix + "*");
            
            for (String key : keys) {
                String messageData = jedis.get(key);
                if (messageData != null) {
                    // 反序列化消息（简化）
                    ChatMessage msg = deserializeMessage(messageData);
                    history.add(msg);
                }
            }
            
            // 按时间排序（简化：这里假设 key 包含时间戳）
            history.sort((a, b) -> b.getId().compareTo(a.getId()));
            
            // 添加到内存（最多 20 条）
            for (int i = 0; i < Math.min(20, history.size()); i++) {
                memory.add(history.get(i));
            }
            
            System.out.println("从 Redis 加载了 " + memory.messages().size() + " 条消息");
        } catch (Exception e) {
            System.err.println("加载历史失败: " + e.getMessage());
        }
    }

    /**
     * 保存到 Redis
     */
    public void saveToRedis() {
        try {
            // 先删除旧历史
            jedis.del(redisKeyPrefix + "*");
            
            // 保存新历史
            long timestamp = System.currentTimeMillis();
            List<ChatMessage> messages = memory.messages();
            
            for (int i = 0; i < messages.size(); i++) {
                ChatMessage msg = messages.get(i);
                String key = redisKeyPrefix + timestamp + ":" + i;
                String value = serializeMessage(msg);
                jedis.set(key, value);
            }
            
            System.out.println("保存了 " + messages.size() + " 条消息到 Redis");
        } catch (Exception e) {
            System.err.println("保存历史失败: " + e.getMessage());
        }
    }

    /**
     * 添加消息
     */
    public void addMessage(ChatMessage message) {
        memory.add(message);
    }

    /**
     * 获取所有消息
     */
    public List<ChatMessage> getMessages() {
        return memory.messages();
    }

    /**
     * 序列化消息（简化）
     */
    private String serializeMessage(ChatMessage msg) {
        // 实际应用中应该使用 JSON 序列化
        if (msg instanceof UserMessage) {
            return "User:" + ((UserMessage) msg).singleText();
        } else if (msg instanceof AiMessage) {
            return "AI:" + ((AiMessage) msg).text();
        }
        return msg.getClass().getSimpleName();
    }

    /**
     * 反序列化消息（简化）
     */
    private ChatMessage deserializeMessage(String data) {
        if (data.startsWith("User:")) {
            return UserMessage.from(data.substring(4));
        } else if (data.startsWith("AI:")) {
            return AiMessage.from(data.substring(3));
        }
        return UserMessage.from(data);
    }
}

完整示例：智能记忆管理器

import dev.langchain4j.memory.ChatMemory;
import dev.langchain4j.memory.chat.ChatMemoryProvider;
import dev.langchain4j.memory.chat.MessageWindowChatMemory;
import dev.langchain4j.model.chat.ChatModel;
import dev.langchain4j.model.openai.OpenAiChatModel;
import dev.langchain4j.memory.ChatMemory;
import dev.langchain4j.memory.chat.ChatMemoryProvider;
import dev.langchain4j.memory.chat.MessageWindowChatMemory;
import dev.langchain4j.model.chat.ChatModel;
import dev.langchain4j.model.openai.OpenAiChatModel;
import dev.langchain4j.data.message.*;
import dev.langchain4j.service.AiServices;
import dev.langchain4j.service.MemoryId;
import dev.langchain4j.service.UserMessage;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;

/**
 * 智能记忆管理器
 */
public class SmartMemoryManager {

    private final Map<String, ChatMemory> userMemories;
    private final ChatModel model;

    public SmartMemoryManager(ChatModel model) {
        this.model = model;
        this.userMemories = new HashMap<>();
    }

    /**
     * 获取或创建用户的记忆
     */
    public ChatMemory getOrCreateUserMemory(String userId) {
        return userMemories.computeIfAbsent(userId, id -> {
            ChatMemory memory = MessageWindowChatMemory.builder()
                    .id(id)
                    .maxMessages(10)
                    .build();
            
            // 添加欢迎消息
            memory.add(SystemMessage.from(
                "你是一个友好的助手，很高兴为你服务！"
            ));
            
            System.out.println("为用户 " + userId + " 创建了新记忆");
            return memory;
        });
    }

    /**
     * 用户聊天
     */
    public String chat(String userId, String message) {
        ChatMemory memory = getOrCreateUserMemory(userId);
        
        // 添加用户消息
        memory.add(UserMessage.from(message));
        
        // 生成响应
        String response = model.chat(memory.messages());
        
        // 添加 AI 响应
        memory.add(AiMessage.from(response));
        
        // 如果记忆满了，清理旧消息
        if (memory.messages().size() > memory.maxMessages()) {
            // MessageWindowChatMemory 会自动清理
            System.out.println("用户 " + userId + " 的记忆已清理");
        }
        
        return response;
    }

    /**
     * 获取用户的对话历史
     */
    public List<ChatMessage> getUserHistory(String userId) {
        ChatMemory memory = userMemories.get(userId);
        return memory != null ? memory.messages() : new ArrayList<>();
    }

    /**
     * 清除用户的记忆
     */
    public void clearUserMemory(String userId) {
        ChatMemory memory = userMemories.get(userId);
        if (memory != null) {
            memory.clear();
            System.out.println("用户 " + userId + " 的记忆已清空");
        }
    }

    /**
     * 获取所有用户的统计
     */
    public void printStatistics() {
        System.out.println("=== 记忆统计 ===");
        System.out.println("总用户数: " + userMemories.size());
        
        int totalMessages = 0;
        for (ChatMemory memory : userMemories.values()) {
            totalMessages += memory.messages().size();
        }
        
        System.out.println("总消息数: " + totalMessages);
        System.out.println("平均每用户: " + 
            (double) totalMessages / userMemories.size());
    }

    /**
     * 保存所有用户记忆（可持久化）
     */
    public void saveAllMemories() {
        // 在实际应用中，这里会将所有用户的对话历史
        // 保存到数据库或文件
        System.out.println("保存了 " + userMemories.size() + " 个用户的记忆");
    }

    /**
     * 加载所有用户记忆（可持久化）
     */
    public void loadAllMemories() {
        // 在实际应用中，这里会从数据库或文件
        // 加载所有用户的对话历史
        System.out.println("加载了用户记忆");
    }

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

        SmartMemoryManager manager = new SmartMemoryManager(model);

        // 多用户对话
        System.out.println("=== 用户 1 ===");
        System.out.println(manager.chat("user1", "你好，我是小明"));
        System.out.println(manager.chat("user1", "我叫什么？"));
        System.out.println();

        System.out.println("=== 用户 2 ===");
        System.out.println(manager.chat("user2", "你好，我是小红"));
        System.out.println(manager.chat("user2", "我叫什么？"));
        System.out.println();

        // 打印历史
        System.out.println("用户 1 的历史:");
        manager.getUserHistory("user1").forEach(msg -> {
            System.out.println("  " + msg.getClass().getSimpleName() + ": " + 
                extractText(msg));
        });
        System.out.println();

        System.out.println("用户 2 的历史:");
        manager.getUserHistory("user2").forEach(msg -> {
            System.out.println("  " + msg.getClass().getSimpleName() + ": " + 
                extractText(msg));
        });
        System.out.println();

        // 打印统计
        manager.printStatistics();
    }

    private static String extractText(ChatMessage msg) {
        if (msg instanceof UserMessage) {
            return ((UserMessage) msg).text();
        } else if (msg instanceof AiMessage) {
            return ((AiMessage) msg).text();
        } else if (msg instanceof SystemMessage) {
            return ((SystemMessage) msg).text();
        }
        return msg.toString();
    }
}

测试代码示例

import dev.langchain4j.memory.ChatMemory;
import dev.langchain4j.memory.chat.MessageWindowChatMemory;
import dev.langchain4j.memory.chat.TokenWindowChatMemory;
import dev.langchain4j.data.message.*;
import org.junit.jupiter.api.*;
import static org.junit.jupiter.api.Assertions.*;

class ChatMemoryTest {

    private ChatMemory messageWindowMemory;
    private ChatMemory tokenWindowMemory;

    @BeforeEach
    void setUp() {
        messageWindowMemory = MessageWindowChatMemory.builder()
                .maxMessages(5)
                .build();
        
        tokenWindowMemory = TokenWindowChatMemory.builder()
                .maxTokens(100, new dev.langchain4j.model.openai.OpenAiTokenCountEstimator("gpt-4"))
                .build();
    }

    @Test
    void should_keep_max_messages() {
        // 添加 7 条消息
        for (int i = 0; i < 7; i++) {
            messageWindowMemory.add(UserMessage.from("消息 " + i));
        }
        
        // 应该只保留最近的 5 条（系统消息 + 4 条用户消息）
        // 注意：这里简化了示例，实际会保留系统消息
        List<ChatMessage> messages = messageWindowMemory.messages();
        assertTrue(messages.size() <= 5);
        
        System.out.println("保留的消息数: " + messages.size());
    }

    @Test
    void should_clear_memory() {
        messageWindowMemory.add(UserMessage.from("消息1"));
        messageWindowMemory.add(UserMessage.from("消息2"));
        
        assertFalse(messageWindowMemory.messages().isEmpty());
        
        messageWindowMemory.clear();
        
        assertTrue(messageWindowMemory.messages().isEmpty());
        System.out.println("记忆已清空");
    }

    @Test
    void should_honor_token_limit() {
        // 添加多条消息
        String longMessage = "这是一条很长的消息用于测试 Token 限制...";
        tokenWindowMemory.add(UserMessage.from(longMessage));
        tokenWindowMemory.add(UserMessage.from(longMessage));
        tokenWindowMemory.add(UserMessage.from(longMessage));
        tokenWindowMemory.add(UserMessage.from(longMessage));
        
        // 由于 Token 限制，可能只保留部分消息
        int messageCount = tokenWindowMemory.messages().size();
        assertTrue(messageCount >= 1);
        
        System.out.println("保留的消息数: " + messageCount);
    }

    @Test
    void should_preserve_system_message() {
        ChatMemory memory = MessageWindowChatMemory.builder()
                .maxMessages(3)
                .build();
        
        memory.add(SystemMessage.from("系统消息"));
        memory.add(UserMessage.from("用户消息1"));
        memory.add(UserMessage.from("用户消息2"));
        memory.add(UserMessage.from("用户消息3")); // 超过限制
        
        List<ChatMessage> messages = memory.messages();
        
        // 系统消息应该总是保留
        boolean hasSystemMessage = messages.stream()
                .anyMatch(msg -> msg instanceof SystemMessage);
        assertTrue(hasSystemMessage);
        
        System.out.println("消息: " + messages);
    }
}

实践练习

练习 1：实现对话清理器

创建一个智能的对话历史清理器：

import dev.langchain4j.memory.ChatMemory;
import dev.langchain4j.memory.chat.MessageWindowChatMemory;
import dev.langchain4j.data.message.*;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

/**
 * 对话清理器 - 智能清理对话历史
 */
public class ConversationCleaner {

    /**
     * 清理相似的消息
     */
    public static void removeSimilarMessages(ChatMemory memory, double similarityThreshold) {
        List<ChatMessage> messages = new ArrayList<>(memory.messages());
        memory.clear();
        
        for (ChatMessage msg : messages) {
            boolean isDuplicate = false;
            
            for (ChatMessage existing : memory.messages()) {
                if (calculateSimilarity(msg, existing) > similarityThreshold) {
                    isDuplicate = true;
                    break;
                }
            }
            
            if (!isDuplicate) {
                memory.add(msg);
            }
        }
        
        System.out.println("清理后剩余 " + memory.messages().size() + " 条消息");
    }

    /**
     * 总结旧消息
     */
    public static void summarizeOldMessages(ChatMemory memory, int keepRecent) {
        List<ChatMessage> messages = new ArrayList<>(memory.messages());
        memory.clear();
        
        // 保留最近的消息
        for (int i = Math.max(0, messages.size() - keepRecent); 
             i < messages.size(); i++) {
            memory.add(messages.get(i));
        }
        
        // 旧消息用一条摘要替代
        if (messages.size() > keepRecent) {
            List<ChatMessage> oldMessages = messages.subList(
                0, 
                Math.max(0, messages.size() - keepRecent)
            );
            
            String summary = generateSummary(oldMessages);
            memory.add(0, AiMessage.from(
                "[对话总结] " + summary
            ));
        }
        
        System.out.println("总结后总消息数: " + memory.messages().size());
    }

    /**
     * 清理系统消息（只保留一个）
     */
    public static void cleanSystemMessages(ChatMemory memory) {
        List<ChatMessage> messages = new ArrayList<>();
        boolean hasSystemMessage = false;
        
        for (ChatMessage msg : memory.messages()) {
            if (msg instanceof SystemMessage && !hasSystemMessage) {
                messages.add(msg);
                hasSystemMessage = true;
            } else if (!(msg instanceof SystemMessage)) {
                messages.add(msg);
            }
        }
        
        memory.clear();
        memory.addAll(messages);
        
        System.out.println("清理后剩余 " + memory.messages().size() + " 条消息");
    }

    private static double calculateSimilarity(ChatMessage msg1, ChatMessage msg2) {
        String text1 = extractText(msg1);
        String text2 = extractText(msg2);
        
        // 简化的相似度计算（使用 Jaccard 相似度）
        // 实际应用中应该使用更复杂的算法
        if (text1.isEmpty() || text2.isEmpty()) {
            return 0.0;
        }
        
        String[] words1 = text1.toLowerCase().split("\\s+");
        String[] words2 = text2.toLowerCase().split("\\s+");
        
        Set<String> set1 = new java.util.HashSet<>(java.util.Arrays.asList(words1));
        Set<String> set2 = new java.util.HashSet<>(java.util.Arrays.asList(words2));
        
        Set<String> intersection = new java.util.HashSet<>(set1);
        intersection.retainAll(set2);
        
        Set<String> union = new java.util.HashSet<>(set1);
        union.addAll(set2);
        
        return (double) intersection.size() / union.size();
    }

    private static String extractText(ChatMessage msg) {
        if (msg instanceof UserMessage) {
            return ((UserMessage) msg).singleText();
        } else if (msg instanceof AiMessage) {
            return ((AiMessage) msg).text();
        } else if (msg instanceof SystemMessage) {
            return ((SystemMessage) msg).text();
        }
        return "";
    }
    private static String extractText(ChatMessage msg) {
        if (msg instanceof UserMessage) {
            return ((UserMessage) msg).singleText();
        } else if (msg instanceof AiMessage) {
            return ((AiMessage) msg).text();
        } else if (msg instanceof SystemMessage) {
            return ((SystemMessage) msg).text();
        }
        return "";
    }

    private static String generateSummary(List<ChatMessage> messages) {
        // 简化：实际应用中应该使用 LLM 生成摘要
        int userMessages = 0;
        int aiMessages = 0;
        
        for (ChatMessage msg : messages) {
            if (msg instanceof UserMessage) {
                userMessages++;
            } else if (msg instanceof AiMessage) {
                aiMessages++;
            }
        }
        
        return String.format(
            "之前的对话包含 %d 条用户消息和 %d 条 AI 消息。",
            userMessages, aiMessages
        );
    }

    public static void main(String[] args) {
        ChatMemory memory = MessageWindowChatMemory.builder()
                .maxMessages(10)
                .build();
        
        // 添加一些消息
        memory.add(SystemMessage.from("你是一个助手"));
        memory.add(UserMessage.from("你好"));
        memory.add(AiMessage.from("你好！"));
        memory.add(UserMessage.from("你好"));
        memory.add(AiMessage.from("你好！"));
        memory.add(UserMessage.from("今天天气怎么样？"));
        memory.add(AiMessage.from("今天天气很好！"));
        memory.add(UserMessage.from("你好"));
        memory.add(AiMessage.from("你好！"));
        memory.add(UserMessage.from("明天天气怎么样？"));
        
        System.out.println("清理前: " + memory.messages().size() + " 条消息");
        
        // 清理相似消息
        removeSimilarMessages(memory, 0.7);
        
        // 清理系统消息
        cleanSystemMessages(memory);
        
        // 显示最终结果
        System.out.println("\n最终消息:");
        memory.messages().forEach(msg -> {
            System.out.println("  " + msg.getClass().getSimpleName() + ": " + extractText(msg));
        });
    }
}

练习 2：实现带过期时间的记忆

创建一个会话有过期时间的记忆系统：

import dev.langchain4j.memory.ChatMemory;
import dev.langchain4j.memory.chat.MessageWindowChatMemory;
import dev.langchain4j.data.message.*;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

/**
 * 带过期时间的记忆管理
 */
public class ExpirableMemoryManager {

    private final Map<String, ConversationContext> conversations;
    private final long sessionTimeoutMillis;
    private final long cleanupIntervalMillis;

    public ExpirableMemoryManager(long sessionTimeoutMinutes, long cleanupIntervalMinutes) {
        this.conversations = new HashMap<>();
        this.sessionTimeoutMillis = sessionTimeoutMinutes * 60 * 1000;
        this.cleanupIntervalMillis = cleanupIntervalMinutes * 60 * 1000;
        
        // 启动清理线程
        startCleanupThread();
    }

    /**
     * 获取或创建对话上下文
     */
    private ConversationContext getOrCreateContext(String userId) {
        return conversations.computeIfAbsent(userId, id -> {
            ChatMemory memory = MessageWindowChatMemory.builder()
                    .maxMessages(20)
                    .build();
            
            memory.add(SystemMessage.from("你是一个友好的助手"));
            
            return new ConversationContext(memory, System.currentTimeMillis());
        });
    }

    /**
     * 聊天
     */
    public String chat(String userId, String message) {
        ConversationContext context = getOrCreateContext(userId);
        context.updateLastActivity();
        
        context.memory.add(UserMessage.from(message));
        
        String response = simulateResponse(message);
        context.memory.add(AiMessage.from(response));
        
        return response;
    }

    /**
     * 获取对话历史
     */
    public List<ChatMessage> getHistory(String userId) {
        ConversationContext context = conversations.get(userId);
        return context != null ? context.memory.messages() : null;
    }

    /**
     * 清除对话
     */
    public void clearConversation(String userId) {
        conversations.remove(userId);
        System.out.println("用户 " + userId + " 的对话已清除");
    }

    /**
     * 清理过期会话
     */
    public void cleanupExpiredSessions() {
        long now = System.currentTimeMillis();
        int expiredCount = 0;
        
        for (Map.Entry<String, ConversationContext> entry : conversations.entrySet()) {
            if (now - entry.getValue().lastActivityTime > sessionTimeoutMillis) {
                conversations.remove(entry.getKey());
                expiredCount++;
            }
        }
        
        if (expiredCount > 0) {
            System.out.println("清理了 " + expiredCount + " 个过期会话");
        }
    }

    /**
     * 启动清理线程
     */
    private void startCleanupThread() {
        Thread cleanupThread = new Thread(() -> {
            while (true) {
                try {
                    Thread.sleep(cleanupIntervalMillis);
                    cleanupExpiredSessions();
                } catch (InterruptedException e) {
                    Thread.currentThread().interrupt();
                    break;
                }
            }
        }, "SessionCleanupThread");
        
        cleanupThread.setDaemon(true);
        cleanupThread.start();
        
        System.out.println("会话清理线程已启动（间隔: " + 
            (cleanupIntervalMillis / 60000) + " 分钟）");
    }

    private static String simulateResponse(String message) {
        // 简化：实际应用中应该使用 LLM
        return "AI 响应: " + message;
    }

    /**
     * 对话上下文
     */
    private static class ConversationContext {
        final ChatMemory memory;
        long lastActivityTime;

        ConversationContext(ChatMemory memory, long lastActivityTime) {
            this.memory = memory;
            this.lastActivityTime = lastActivityTime;
        }

        void updateLastActivity() {
            this.lastActivityTime = System.currentTimeMillis();
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        ExpirableMemoryManager manager = new ExpirableMemoryManager(30, 5); // 30分钟超时，5分钟清理

        String user1 = "user123";
        String user2 = "user456";

        // 用户 1 对话
        System.out.println("=== 用户 1 对话 ===");
        System.out.println(manager.chat(user1, "你好"));
        System.out.println(manager.chat(user1, "我是谁？"));
        
        // 用户 2 对话
        System.out.println("\n=== 用户 2 对话 ===");
        System.out.println(manager.chat(user2, "你好"));
        System.out.println(manager.chat(user2, "我喜欢什么？"));

        // 获取历史
        System.out.println("\n用户 1 历史: " + manager.getHistory(user1));
        System.out.println("用户 2 历史: " + manager.getHistory(user2));

        // 等待过期...
        System.out.println("\n等待会话过期（模拟）...");
        try {
            Thread.sleep(1000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }

        // 清理过期会话
        manager.cleanupExpiredSessions();

        // 检查历史
        System.out.println("\n清理后:");
        System.out.println("用户 1 历史: " + manager.getHistory(user1));
        System.out.println("用户 2 历史: " + manager.getHistory(user2));
    }
}

练习 3：实现记忆压缩

创建一个可以压缩旧对话历史的系统：

import dev.langchain4j.memory.chat.ChatMemory;
import dev.langchain4j.memory.chat.MessageWindowChatMemory;
import dev.langchain4j.data.message.*;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

/**
 * 对话历史压缩器
 */
public class ConversationCompressor {

    /**
     * 压缩旧消息
     */
    public static void compressOldMessages(
            ChatMemory memory, 
            int keepRecent, 
            int maxCompressedMessages) {
        
        List<ChatMessage> messages = new ArrayList<>(memory.messages());
        if (messages.size() <= keepRecent) {
            System.out.println("消息数未超过阈值，无需压缩");
            return;
        }
        
        // 分为旧消息和最近消息
        List<ChatMessage> oldMessages = messages.subList(
            0, 
            messages.size() - keepRecent
        );
        List<ChatMessage> recentMessages = messages.subList(
            messages.size() - keepRecent, 
            messages.size()
        );
        
        // 压缩旧消息
        List<ChatMessage> compressedOldMessages = compressMessages(
            oldMessages, 
            maxCompressedMessages
        );
        
        // 重建记忆
        memory.clear();
        for (ChatMessage msg : compressedOldMessages) {
            memory.add(msg);
        }
        for (ChatMessage msg : recentMessages) {
            memory.add(msg);
        }
        
        System.out.println("压缩前: " + messages.size() + " 条消息");
        System.out.println("压缩后: " + memory.messages().size() + " 条消息");
    }

    /**
     * 压缩消息列表
     */
    private static List<ChatMessage> compressMessages(
            List<ChatMessage> messages, 
            int maxCompressed) {
        
        List<ChatMessage> compressed = new ArrayList<>();
        
        // 1. 保留系统消息
        for (ChatMessage msg : messages) {
            if (msg instanceof SystemMessage) {
                compressed.add(msg);
            }
        }
        
        // 2. 提取关键信息
        List<String> keyPoints = extractKeyPoints(messages, maxCompressed - compressed.size());
        
        // 3. 创建压缩消息
        String compressedText = "[对话摘要] ";
        compressedText += String.join("; ", keyPoints);
        compressed.add(AiMessage.from(compressedText));
        
        return compressed;
    }

    /**
     * 提取对话关键点
     */
    private static List<String> extractKeyPoints(
            List<ChatMessage> messages, 
            int maxPoints) {
        
        // 简化：实际应用中应该使用 LLM 提取关键点
        List<String> points = new ArrayList<>();
        
        for (int i = 0; i < Math.min(maxPoints, messages.size()); i++) {
            ChatMessage msg = messages.get(i);
            String text = extractText(msg);
            
            // 简化的关键点提取
            if (text.length() > 5 && text.length() < 50) {
                points.add(text.substring(0, Math.min(20, text.length())) + "...");
            }
        }
        
        return points;
    }

    private static String extractText(ChatMessage msg) {
        if (msg instanceof UserMessage) {
            return ((UserMessage) msg).singleText();
        } else if (msg instanceof AiMessage) {
            return ((AiMessage) msg).text();
        } else if (msg instanceof SystemMessage) {
            return ((SystemMessage) msg).text();
        }
        return msg.toString();
    }

    public static void main(String[] args) {
        ChatMemory memory = MessageWindowChatMemory.builder()
                .maxMessages(15)
                .build();
        
        // 添加对话历史
        memory.add(SystemMessage.from("你是一个关于 Java 的助手"));
        memory.add(UserMessage.from("Java 是什么？"));
        memory.add(AiMessage.from("Java 是一种面向对象的编程语言..."));
        memory.add(UserMessage.from("Java 的特点是什么？"));
        memory.add(AiMessage.from("Java 的特点包括：\n1. 平台无关性\n2. 面向对象\n3. 简单易学\n4. 安全性\n5. 高性能"));
        memory.add(UserMessage.from("如何在 Java 中创建线程？"));
        memory.add(AiMessage.from("在 Java 中创建线程有两种方式..."));
        memory.add(UserMessage.from("什么是 Spring 框架？"));
        memory.add(AiMessage.from("Spring 是一个开源的应用框架..."));
        memory.add(UserMessage.from("如何使用 Spring？"));
        memory.add(AiMessage.from("使用 Spring 需要添加依赖..."));
        memory.add(UserMessage.from("什么是 Lombok？"));
        memory.add(AiMessage.from("Lombok 是一个 Java 库..."));
        memory.add(UserMessage.from("如何学习 Java？"));
        memory.add(AiMessage.from("学习 Java 的路径..."));
        
        System.out.println("=== 压缩前 ===");
        System.out.println("总消息数: " + memory.messages().size());
        
        // 压缩旧消息，保留最近 5 条
        compressOldMessages(memory, 5, 3);
        
        System.out.println("\n=== 压缩后 ===");
        System.out.println("总消息数: " + memory.messages().size());
        
        System.out.println("\n当前消息:");
        memory.messages().forEach(msg -> {
            System.out.println("  " + msg.getClass().getSimpleName() + ": " + extractText(msg));
        });
    }
}

总结

本章要点

ChatMemory 的必要性
- LLM 本身是无状态的
- 需要手动传递对话历史
- ChatMemory 自动管理对话历史
MessageWindowChatMemory
- 基于消息数量的管理
- 简单直接，易于使用
- 适合大多数场景
TokenWindowChatMemory
- 基于 Token 数量的管理
- 更精确的成本控制
- 适合需要 Token 限制的场景
多用户场景
- 使用 ChatMemoryProvider 为每个用户创建独立记忆
- 确保用户间的对话隔离
- 适合聊天机器人等应用
持久化
- 数据库存储（MySQL、PostgreSQL）
- Redis 缓存（高性能）
- 文件存储（简单直接）
记忆管理最佳实践
- 定期清理和压缩旧消息
- 实现会话过期机制
- 合理设置记忆大小限制

下一步

在下一章节中，我们将学习：

EmbeddingModel 和向量化
如何将文本转换为向量
向量相似度计算
EmbeddingStore 向量存储

常见问题

Q1：MessageWindowChatMemory 和 TokenWindowChatMemory 应该选择哪个？ A：

MessageWindowChatMemory：简单场景，不需要精确的 Token 控制
TokenWindowChatMemory：需要精确控制成本，或消息长度差异较大的场景

Q2：ChatMemory 中的系统消息会被删除吗？ A：取决于实现。通常 MessageWindowChatMemory 会保留系统消息，即使超过限制。但可以通过自定义配置改变此行为。 Q3：如何实现多用户的对话隔离？ A：使用 ChatMemoryProvider，为每个用户 ID 返回独立的 ChatMemory 实例。 Q4：持久化 ChatMemory 有什么好的方案？ A：

Redis：适合实时会话，高性能
数据库：适合长期存储，便于查询和分析
组合方案：Redis 用于会话期间，数据库用于归档

Q5：如何避免记忆泄漏？ A：

实现会话过期机制
定期清理不活跃用户的记忆
限制每个用户的记忆大小
使用滑动窗口策略

参考资料

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

​06 - ChatMemory 对话记忆管理

​版本说明

​学习目标

​前置知识

​核心概念

​为什么需要 ChatMemory？

​ChatMemory 接口

​ChatMemory 实现类型

​MessageWindowChatMemory

​基本用法

​完整示例

​运行示例

​配置选项

​消息保留策略

​TokenWindowChatMemory

​与 MessageWindowChatMemory 的区别

​基本用法

​完整示例

​Token 估算

​多用户场景

​ChatMemoryProvider

​多用户完整示例

​持久化 ChatMemory

​为什么需要持久化？

​持久化策略

​使用数据库持久化

​使用 Redis 持久化

​完整示例：智能记忆管理器

​测试代码示例

​实践练习

​练习 1：实现对话清理器

​练习 2：实现带过期时间的记忆

​练习 3：实现记忆压缩

​总结

​本章要点

​下一步

​常见问题

​参考资料

06 - ChatMemory 对话记忆管理

版本说明

学习目标

前置知识

核心概念

为什么需要 ChatMemory？

ChatMemory 接口

ChatMemory 实现类型

MessageWindowChatMemory

基本用法

完整示例

运行示例

配置选项

消息保留策略

TokenWindowChatMemory

与 MessageWindowChatMemory 的区别

基本用法

完整示例

Token 估算

多用户场景

ChatMemoryProvider

多用户完整示例

持久化 ChatMemory

为什么需要持久化？

持久化策略

使用数据库持久化

使用 Redis 持久化

完整示例：智能记忆管理器

测试代码示例

实践练习

练习 1：实现对话清理器

练习 2：实现带过期时间的记忆

练习 3：实现记忆压缩

总结

本章要点

下一步

常见问题

参考资料