【AI应用开发捷径之路】第七课:实现多轮对话记忆功能

文章主旨：

探讨大模型记忆功能的实现原理及其在实际应用中的设计与测试。

关键要点：

• 大模型的记忆是基于上下文临时保存和利用信息，而不是长期存储，受限于最大token数量。
• 通过SpringAI框架可设置记忆的最大对话条数及先进先出机制，灵活实现记忆功能。
• 具体实现方式包括直接配置ChatMemory或通过拦截器机制进行多轮对话记忆。
• 记忆功能的测试表明，当设置记忆条数过低时，早期对话内容会被遗忘，影响后续上下文连贯性。
• 大模型记忆功能正向结合大上下文窗口和外部记忆系统的方向发展，以提高交互体验的连贯性和个性化。

内容结构：

• 前言：介绍大模型记忆的特点及其局限性（基于token长度限制），并提出优化建议。
• SpringAI设置方法：通过配置代码展示如何设置记忆功能，包括保存的最大对话条数和先进先出机制。
• 实现记忆功能：
  • 直接通过MessageWindowChatMemory实现简单记忆功能。
  • 通过拦截器（PromptChatMemoryAdvisor）实现多轮对话记忆功能。
• 测试与分析：通过测试代码验证记忆功能的效果，分析不同场景下记忆条数设置对对话连贯性的影响。
• 发展趋势：记忆功能正在结合大上下文窗口与外部记忆系统，目标是实现更连贯和个性化的交互体验。

文章总结：

文章通过代码示例和测试分析，详细展示了大模型记忆功能的实现与优化方向，建议未来结合更强的外部记忆系统以提升交互质量。

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