一重启 AI 就失忆？用 Spring AI + PostgreSQL 3步搞定“长期记忆”持久化（附完整代码）

上篇文章我们把 spring_ai_chat 跑通了，一个基于 Spring AI 和 DeepSeek 的聊天项目。跑起来之后有个问题：一重启，AI 就什么都不记得了。

内存存储，重启即失。开发时无所谓，真要拿出去用就不太行了。

这篇就是解决这个事：把聊天记录从内存挪到 PostgreSQL 里，让 AI 重启之后还能认出你。

一、先搞清楚：为什么重启会"失忆"？

大模型本身是无状态的------它压根不记得你三秒前问了什么。

所谓的"多轮对话"，其实是每次把历史消息打包塞进请求里，让模型看起来"记得"。启动时我们用的是 InMemoryChatMemory，存内存里，一重启自然什么都没了。

Spring AI 对这个事有抽象：ChatMemory 负责"记忆"的读写，ChatMemoryRepository 负责存储。JdbcChatMemoryRepository 就是 JDBC 的实现，支持 PostgreSQL、MySQL 这些数据库。换掉它，问题就解决了。

看懂下面这张工作原理图，你就明白 Spring AI 是怎么实现记忆存储的了：

sequenceDiagram autonumber actor User as 👤 用户 participant Client as 🚀 Spring AI (ChatClient) participant Advisor as 🧠 MemoryAdvisor (拦截器) participant DB as 🐘 PostgreSQL (数据库) participant LLM as 🤖 DeepSeek API (大模型) User->>Client: 发送新消息 (例如: "我刚才说了什么？") Client->>Advisor: 触发请求前置拦截 Advisor->>DB: 1. 查数据库：读取该用户历史聊天记录 DB-->>Advisor: 返回历史消息列表 Advisor->>LLM: 2. 组装 Prompt (历史消息 + 新消息) 发送大模型 LLM-->>Advisor: 3. 返回大模型生成的回答 Advisor->>DB: 4. 存数据库：将本次问答追加写入数据库 Advisor-->>Client: 返回处理后的回答 Client-->>User: 展示回答给用户

图解原理 ：Spring AI 的 MessageChatMemoryAdvisor 就像一个贴心的秘书：

提问前：先去数据库翻出之前的聊天记录，打包一起交给 DeepSeek（大模型才知道上下文）。

回答后：把你刚才的提问和 DeepSeek 的回答整理好，自动存回 PostgreSQL（保证重启后记录不丢失）。

二、三步改完，跑起来

第一步：加依赖

xml 复制代码

<!-- Spring AI JDBC 记忆存储 Starter -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-starter-model-chat-memory-repository-jdbc</artifactId>
</dependency>

<!-- PostgreSQL 驱动 -->
<dependency>
    <groupId>org.postgresql</groupId>
    <artifactId>postgresql</artifactId>
    <scope>runtime</scope>
</dependency>

第二步：改配置

application.yml 里加数据源和记忆存储配置：

yaml 复制代码

spring:
  datasource:
    url: jdbc:postgresql://localhost:5432/springai
    username: your_username
    password: your_password
    driver-class-name: org.postgresql.Driver

  ai:
    chat:
      memory:
        repository:
          jdbc:
            initialize-schema: always   # 第一次启动时自动建表
            platform: postgresql        # 指定数据库类型

initialize-schema: always 第一次跑会自动建表，后面可以改成 never。PostgreSQL 方言一般能自动识别，显式指定一下更稳妥。

第三步：改代码

原来用的是内存存储，现在换成 JDBC：

java 复制代码

@Configuration
public class ChatConfig {

    private final JdbcChatMemoryRepository repository;

    public ChatConfig(JdbcChatMemoryRepository repository) {
        this.repository = repository;
    }

    @Bean
    public ChatMemory chatMemory() {
        return MessageWindowChatMemory.builder()
                .chatMemoryRepository(repository)  // 换成 JDBC 存储
                .maxMessages(50)                    // 最多保留最近 50 条消息
                .build();
    }

    @Bean
    public ChatClient chatClient(ChatClient.Builder builder, ChatMemory chatMemory) {
        return builder
                .defaultAdvisors(
                        new MessageChatMemoryAdvisor(chatMemory) // 挂载记忆拦截器
                )
                .build();
    }
}

MessageChatMemoryAdvisor 会在每次请求前自动把历史消息塞进上下文，响应后再把新消息存进去。你只需要按 conversationId 区分不同用户就行。

三、顺手加两个小功能：会话列表与删除

存进数据库之后，会话列表和删除记录就是顺手的事了。

JdbcChatMemoryRepository 里本来就有这两个方法：

java 复制代码

void clearByChatId(String chatId);
List<ChatInfo> getChats();

写个 Controller 暴露出去：

java 复制代码

@RestController
@RequestMapping("/api/conversation")
public class ConversationController {

    private final JdbcChatMemoryRepository repository;

    public ConversationController(JdbcChatMemoryRepository repository) {
        this.repository = repository;
    }
   
    @RequestMapping("/getChatHistory")
    public List<MessageVO> getChatHistory(String chatId){
        List<Message> messages = chatMemory.get(chatId);
        return messages.stream().map(MessageVO::new).collect(Collectors.toList());
    }

   
    @RequestMapping("/deleteChat")
    public Boolean deleteChat(String chatId){
        try {
            chatHistoryTitleRepository.clearByChatId(chatId);
            chatMemory.clear(chatId);
        }catch (Exception e){
            return false;
        }
        return true;
    }
}

这样前端就能拿到所有历史会话列表，用户也可以删掉某次聊天记录。能存、能查、能删------一个聊天产品该有的基本能力就有了。

四、我踩过的两个坑

1. 自动建表在 MySQL 下可能不生效

PostgreSQL 一般没问题。MySQL 的话，initialize-schema: always 可能不会自动建表，需要手动执行建表 SQL。表结构大概是这样的：

sql 复制代码

CREATE TABLE spring_ai_chat_memory (
    id BIGINT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    conversation_id VARCHAR(36) NOT NULL,
    content TEXT NOT NULL,
    type VARCHAR(10) NOT NULL,
    timestamp TIMESTAMP NOT NULL,
    INDEX idx_conversation (conversation_id, timestamp)
);

2. 别把窗口设太大

maxMessages 建议设为 10-50 条。设太多，每次请求 Token 消耗会爆炸，大模型也容易"迷失"在过长的上下文里。

五、后面还能怎么玩？

持久化搞定了，后面可以接着做两件事：

会话摘要：会话太长时，用一个小模型把历史消息压缩成摘要，塞进 System Prompt，省 Token。
RAG 知识库：Spring AI 支持 PGVector，把文档向量化存进 PostgreSQL，让 AI 根据你的私有文档回答问题。

Spring AI 这套东西，核心就是三个角色：ChatMemory 存、ChatMemoryRepository 存和取、MessageChatMemoryAdvisor 把存取的逻辑自动串起来。搞懂这个分工，后面换 Redis 还是换别的数据库，思路都一样。

📍 关于我

我是麻雀，6年央国企实战派，专注 Java后端工程踩坑 + AI原生开发实战！

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