为了把对话历史存起来，我需要写一个保存对话id的api和一个查询对话历史的api

新建接口ChatHistoryRepository

package com.springai.deepseek.repository;

import java.util.List;

public interface ChatHistoryRepository {

    /**
     * 保存对话 ID
     * @param type 业务类型，如:chat、service、pdf
     * @param chatId 保存对话 ID
     */
    void save(String type, String chatId);
    /**
     * 获取 对话 ID列表
     * @param type 业务类型，如:chat、service、pdf
     * @return 对话 ID列表
     */
    List<String> getChatIds(String type);
}

新建类InMemoryChatHistoryRepository

新建类InMemoryChatHistoryRepository实现接口ChatHistoryRepository

package com.springai.deepseek.repository;

import org.springframework.stereotype.Component;

import java.util.*;

@Component
public class InMemoryChatHistoryRepository implements ChatHistoryRepository{
    /**
     * 存储聊天对话 ID 的映射关系。
     * Key: 类型标识（type）
     * Value: 该类型下所有聊天对话 ID 的集合（自动去重）
     */
    private final Map<String, Set<String>> chatHistory= new HashMap<>();
    /**
     * 保存指定类型的聊天对话 ID。
     * 如果该类型下已存在此 chatId，则不会重复添加（Set 自动去重）。
     *
     * @param type 聊天对话的类型标识，用于分类管理不同的聊天对话
     * @param chatId 要保存的聊天对话唯一标识符
     */
    @Override
    public void save(String type, String chatId) {
        Set<String> chatIds = chatHistory.computeIfAbsent(type,k -> new HashSet<>());
        chatIds.add(chatId);
    }

    /**
     * 获取指定类型下的所有聊天对话 ID 列表。
     * 如果该类型不存在，则返回空列表。
     *
     * @param type 聊天对话的类型标识
     * @return 该类型下所有聊天对话 ID 的列表，按插入顺序排列；如果类型不存在则返回空列表
     */
    @Override
    public List<String> getChatIds(String type) {
        Set<String> set = chatHistory.getOrDefault(type, Set.of());
        return set.stream().toList();
    }
}

保存对话

修改ChatController的/chat，增加保存对话的代码

package com.springai.deepseek.controller;

import com.springai.deepseek.repository.ChatHistoryRepository;
import lombok.RequiredArgsConstructor;
import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
import org.springframework.ai.chat.memory.ChatMemory;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import reactor.core.publisher.Flux;

@RequiredArgsConstructor
@RestController
@RequestMapping("/ai")
public class ChatController {
    private final ChatClient chatClient;
    private final ChatHistoryRepository chatHistoryRepository;

    /**
     * 阻塞式对话，必须等AI思考得出完整回答才响应
     * @param prompt
     * @return
     */
    @RequestMapping("/callChat")
    public String callChat(String prompt){
        return chatClient.prompt()
                .user(prompt)
                .call()
                .content();
    }
    /**
     * 流式对话，实时返回 AI 的回答内容
     * @param prompt 用户输入的提示词或问题
     * @param chatId 会保存对话，下次请求会带上 chatId，会从上次的对话继续，
     * @return Flux<String> 流式响应的字符串序列，包含 AI 生成的回答内容
     */
    // 指定响应内容类型为 HTML 格式，字符编码为 UTF-8，这里没指定的话会响应看不懂的乱码
    @RequestMapping(value = "/chat", produces = "text/html;charset=utf-8")
    public Flux<String> streamChat(String prompt, String chatId){
        // 保存对话
        chatHistoryRepository.save("chat", chatId);
        return chatClient.prompt()
                .user(prompt)
                // 指定对话 ID
                .advisors(advisorSpec -> advisorSpec.param(ChatMemory.CONVERSATION_ID, chatId))
                .stream()
                .content();
    }
}

查询对话列表和详情

 新建MessageVO用于给前端返回对话记录

package com.springai.deepseek.entity.vo;

import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;
import org.springframework.ai.chat.messages.Message;

@NoArgsConstructor
@Data
public class MessageVO {
    private String role;
    private String content;
    public MessageVO(Message  message) {
        this.role = message.getMessageType().getValue();
        this.content = message.getText();
    }
}

新建ChatHistoryController查询对话列表和详情

package com.springai.deepseek.controller;

import com.springai.deepseek.entity.vo.MessageVO;
import com.springai.deepseek.repository.ChatHistoryRepository;
import lombok.RequiredArgsConstructor;
import org.springframework.ai.chat.memory.ChatMemory;
import org.springframework.ai.chat.messages.Message;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import java.util.List;

/**
 * 聊天对话历史控制器。
 * 提供 RESTful API 接口，用于管理和查询聊天对话历史记录。
 */
@RequiredArgsConstructor
@RestController
@RequestMapping("/ai/history")
public class ChatHistoryController {
    /**
     * 聊天历史仓储组件，用于存储和检索聊天对话数据。
     */
    private final ChatHistoryRepository chatHistoryRepository;
    /**
     * 聊天记忆组件，用于存储和检索完整的对话消息内容。
     */
    private final ChatMemory chatMemory;
    
    /**
     * 获取指定类型下的所有聊天对话 ID 列表。
     *
     * @param type 聊天对话的类型标识，从 URL 路径中提取
     * @return 该类型下所有聊天对话 ID 的列表；如果类型不存在则返回空列表
     */
    @GetMapping("/{type}")
    public List<String> getChatIds(@PathVariable String type){
        return chatHistoryRepository.getChatIds(type);
    }

    /**
     * 获取指定类型和 ID 的聊天对话历史记录。
     *
     * @param type 聊天对话的类型标识，从 URL 路径中提取
     * @param chatId 聊天对话的 ID，从 URL 路径中提取
     * @return 该类型和 ID 的聊天对话历史记录；如果类型或 ID 不存在则返回空列表
     */
    @GetMapping("/{type}/{chatId}")
    public List<MessageVO> getChatHistory(@PathVariable String type, @PathVariable String chatId){
        List<Message> messages = chatMemory.get(chatId);
        return messages.stream().map(MessageVO::new).toList();
    }
}

尝试对话

重启项目 ，再跟AI对话就有对话列表和历史的效果了

资源下载

后端源码下载

这个聊天机器人到目前为止的所有后端源码已上传，各位可以自行下载

通过网盘分享的文件：spring-ai-deepseek-chat.rar
链接: https://pan.baidu.com/s/1H3jq-26_TSVU2dvPPtuLXQ?pwd=2fxf 提取码: 2fxf

也可扫码获取网盘文件

前端资源下载

通过百度网盘分享的文件：spring-ai-nginx.zip

链接:https://pan.baidu.com/s/1SIdpVZJeZXWKmtzHGkdUTA?pwd=i91o 

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前端资源使用

下载后解压到无中文的路径下，运行nginx .exe

浏览器访问http://localhost:5173/