AI零代码生成平台第六期总结 1、第六期实现了对话历史的功能，此对话历史包括两部分，第一部分是将用户和AI的对话历史保存在数据库中，便于页面上回显。第二部分则是将对话历史和langchain4j进行整合，存储到redis中，便于AI理解上下文。 2、在展示对话历史时，分页采用的是游标分页的形式，传统的分页，是相对偏移，如果在查询的过程中，数据库中频繁发生新增或修改，那么可能会发生重复查询的问题。同时，在查询条数相同的场景下，页数越靠后，查询的效率就越低，因为要跳过前n页再去查m条。游标分页，是绝对偏移，如果主键ID是自增的（企业开发中很少用自增），那么自然推荐是用ID作为游标，因为ID不会重复并且有索引。在实际开发中，可以使用创建时间，或者专门的不会重复的排序字段作为游标。在查询时，也应该建立联合索引，伪代码：where 条件 = xxx and 游标 > xxx limit 每页展示多少条。 3、与AI的对话记忆，本项目中采用的是langchain4j整合redis，利用RedisChatMemoryStore类。在工厂类中，是给每一个应用ID，都创建了一个代理类的实例。同时引入了caffine本地缓存（因为项目目前是单体项目），key是appId,value是对应的AiCodeGeneratorService。整体流程，在获取AiCodeGeneratorService实例前，首先去caffine中查询，如果查询不到，就去新建。 4、在创建AiCodeGeneratorService对象时，需要从数据库中读取历史消息，保存到RedisChatMemoryStore中。在保存之前，需要清理掉RedisChatMemoryStore中的历史信息。能走到新建AiCodeGeneratorService对象这一步，说明有两种情况，第一是第一次创建了一个appId为1的caffine缓存，还有可能是之前appId为1的caffine缓存到期了，如果是后者，就体现出清理RedisChatMemoryStore中的历史信息的必要性。 这里有一个疑问：我第一次用appId为1的创建了一个MessageWindowChatMemory，第二次依旧用appId为1的创建了一个MessageWindowChatMemory，这两个MessageWindowChatMemory都不是同一个实例，为什么第二个MessageWindowChatMemory会有第一个的记忆？ 答案是虽然是不同的实例，但是在创建时共享了同一个redisChatMemoryStore。redisChatMemoryStore是作为成员变量定义的。导致底层存储的数据被复用。 接下来完成第五期和第六期的扩展点，然后再继续向后学习