(第四篇)Spring AI 核心技术攻坚：多轮对话与记忆机制，打造有上下文的 AI
摘要
在大模型应用开发中，“上下文丢失” 是多轮对话场景的核心痛点，直接导致 AI 回复割裂、用户体验拉胯。本文基于 Spring AI 生态，从对话记忆的本质出发，深度拆解短期 / 长期 / 摘要三类记忆的设计逻辑，对比 Redis 缓存与数据库持久化的技术选型方案，详解上下文压缩的关键技巧，并通过完整实战案例，手把手教你构建支持 100 轮对话的高可用智能客服。全程贯穿 “从内存存储到分布式记忆” 的进阶思路，既有底层原理剖析，又有可直接落地的代码实现，帮你彻底掌握 Spring AI 记忆机制的核心玩法。
引言
用过 Spring AI 开发对话应用的同学都懂：默认情况下 LLM 是 “鱼的记忆”—— 每次请求都是独立会话，无法记住上一轮的对话内容。比如智能客服场景中，用户先说明 “我要查询订单物流”，再提供 “订单号 12345”
By Ne0inhk
24 Jan 2026