MessageChatMemoryAdvisor + MongoDB 完整配置指南

MessageChatMemoryAdvisor 默认使用内存存储，生产环境需配置 MongoDB 实现持久化。以下是完整配置方案：

步骤1：添加 Maven 依赖

在 pom.xml 中添加 Spring AI 官方提供的 MongoDB 存储 starter：

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<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-starter-model-chat-memory-repository-mongodb</artifactId>
</dependency>

同时确保已添加 Spring Data MongoDB 依赖：

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<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-mongodb</artifactId>
</dependency>

步骤2：配置 MongoDB 连接

在 application.yml 中配置 MongoDB 连接信息：

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spring:
  data:
    mongodb:
      uri: mongodb://localhost:27017/chat_memory_db
      # 或分步配置
      # host: localhost
      # port: 27017
      # database: chat_memory_db
      # username: your_username
      # password: your_password

步骤3：配置 ChatMemory Bean

提供 两种配置方式（推荐自动配置）：

方式A：自动配置（推荐）

Spring AI 会自动配置 MongoChatMemoryRepository，只需在配置文件中开启：

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spring:
  ai:
    chat:
      memory:
        repository:
          mongo:
            create-indices: true  # 启动时自动创建索引
            ttl: 86400           # 可选：消息TTL（秒），86400=24小时，0=永久存储

然后在 Java 配置类中注入即可：

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@Configuration
public class ChatMemoryConfig {

    @Autowired
    private MongoChatMemoryRepository mongoChatMemoryRepository; // 自动注入

    @Bean
    public ChatMemory chatMemory() {
        return MessageWindowChatMemory.builder()
                .chatMemoryRepository(mongoChatMemoryRepository)
                .maxMessages(30)  // 保留最近30条消息
                .build();
    }
}

方式B：手动配置

如需自定义，可手动创建 MongoChatMemoryRepository：

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@Configuration
public class ChatMemoryConfig {

    @Autowired
    private MongoTemplate mongoTemplate;

    @Bean
    public ChatMemory chatMemory() {
        // 手动创建 Repository
        MongoChatMemoryRepository repository = MongoChatMemoryRepository.builder()
                .mongoTemplate(mongoTemplate)
                .build();

        return MessageWindowChatMemory.builder()
                .chatMemoryRepository(repository)
                .maxMessages(30)
                .build();
    }
}

步骤4：配置 MessageChatMemoryAdvisor 并集成到 ChatClient

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@Configuration
public class AIConfig {

    @Bean
    public ChatClient chatClient(ChatModel chatModel, ChatMemory chatMemory) {
        return ChatClient.builder(chatModel)
                .defaultSystem("你是专业的智能客服助手")
                .defaultAdvisors(
                    MessageChatMemoryAdvisor.builder(chatMemory)
                            .conversationId("default")
                            .build()
                )
                .build();
    }
}

步骤5：Controller 中使用（关键：传递 conversationId）

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@RestController
@RequestMapping("/chat")
public class ChatController {
    
    private final ChatClient chatClient;

    public ChatController(ChatClient.Builder builder, ChatMemory chatMemory) {
        this.chatClient = builder
                .defaultAdvisors(
                    MessageChatMemoryAdvisor.builder(chatMemory).build()
                )
                .build();
    }

    @PostMapping
    public String chat(@RequestBody ChatRequest request) {
        return chatClient.prompt(request.getMessage())
                .advisors(advisor -> 
                    advisor.param(ChatMemory.CONVERSATION_ID, request.getChatId())
                )
                .call()
                .content();
    }
}

@Data
class ChatRequest {
    private String chatId;    // 用户会话ID（必须传递）
    private String message;   // 用户消息
}

步骤6：高级配置与注意事项

6.1 数据存储结构

MongoDB 中会自动创建集合 ai_chat_memory ，文档格式如下：

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{
  "_id": "conversationId::timestamp",
  "conversationId": "user123",
  "messages": [
    {
      "type": "user",
      "text": "你好",
      "metadata": {}
    },
    {
      "type": "assistant", 
      "text": "你好！有什么可以帮助你的？",
      "metadata": {}
    }
  ],
  "createdAt": ISODate("2025-12-01T10:30:00.000Z")
}

6.2 索引配置问题

重要：根据 GitHub Issue #4839，当前版本（1.1.0）的 TTL 索引配置可能存在问题。建议：

手动创建索引：在 MongoDB Shell 中执行：

use chat_memory_db;
db.ai_chat_memory.createIndex(
{ "createdAt": 1 },
{ expireAfterSeconds: 86400 }
);
验证索引是否生效：

db.ai_chat_memory.getIndexes();

6.3 最大消息数建议

根据实际场景设置 maxMessages：

场景	推荐值	说明
简单问答	10-20	节省 token 成本
复杂任务	30-50	保留更多上下文
长文档分析	50-100	需监控 token 消耗

6.4 性能优化

批量操作 ：MongoChatMemoryRepository 支持批量插入，减少网络开销
索引优化 ：确保 conversationId 和 createdAt 字段有索引
连接池：调整 Spring Data MongoDB 的连接池大小

完整配置示例

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// 完整配置类示例
@Configuration
public class AIApplicationConfig {

    // 1. 配置 MongoDB 存储的 ChatMemory
    @Bean
    public ChatMemory chatMemory(MongoChatMemoryRepository repository) {
        return MessageWindowChatMemory.builder()
                .chatMemoryRepository(repository)
                .maxMessages(50)
                .build();
    }

    // 2. 配置 ChatClient
    @Bean
    public ChatClient chatClient(ChatModel chatModel, ChatMemory chatMemory) {
        return ChatClient.builder(chatModel)
                .defaultAdvisors(
                    MessageChatMemoryAdvisor.builder(chatMemory)
                            .conversationId("default")
                            .order(-2147482648)  // 确保优先执行
                            .build()
                )
                .build();
    }

    // 3. 可选：配置 TTL 索引（如果自动配置失效）
    @Bean
    public CommandLineRunner createMongoIndexes(MongoTemplate mongoTemplate) {
        return args -> {
            mongoTemplate.indexOps("ai_chat_memory")
                .ensureIndex(
                    new Index().on("createdAt", Direction.ASC)
                              .expire(86400)  // 24小时过期
                );
        };
    }
}

验证是否生效

发送几条消息后，在 MongoDB 中查询：

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// 查看所有会话
db.ai_chat_memory.find().pretty()

// 查看特定会话
db.ai_chat_memory.find({conversationId: "user123"}).pretty()

// 查看集合统计
db.ai_chat_memory.stats()