这部分代码是基于 Spring Boot 框架，结合 LangChain4j 库实现聊天记忆（Chat Memory）的 MongoDB 持久化存储方案。核心功能是将 LangChain4j 中的聊天消息列表序列化后存入 MongoDB，并提供读取、更新、删除聊天记忆的能力，同时配置了基于消息窗口的聊天记忆提供者。核心逻辑：通过实现 LangChain4j 的接口，结合 Spring Data M

核心原理：聊天记忆的本质是将历史对话（结构化消息列表）作为上下文，与新问题一起发送给无状态的 LLM，让模型基于完整上下文生成回复；实现方式基础版：手动拼接消息列表，适合学习原理；优化版：封装，适合自定义场景；高级版：使用 LangChain4J 内置ChatMemory，适合快速落地；关键注意点：需控制上下文长度，避免超出模型窗口限制，同时做好异常处理保证稳定性。

LangChain4J 整合多 AI 模型的核心精髓所有聊天模型均提供统一的chat()方法，调用逻辑完全一致，降低学习成本；DeepSeek 兼容 OpenAI 接口标准，实现「零依赖扩展」，复用现有 OpenAI 整合代码；SpringBoot 场景通过BOM 统一版本 + Starter 自动装配，实现「配置与代码分离」，最大化提升可维护性和扩展性；本地模型（Ollama+DeepSeek-

Prompt 是开发者传递给 LLM 的“指令 + 上下文”，是 LLM 生成响应的依据。LongChain4j 提供了 Prompt 相关工具，用于简化 Prompt 的构建、模板化、参数化。Model 是 LongChain4j 与 LLM 交互的核心接口，封装了 LLM 的调用逻辑（请求构建、API 调用、响应解析）。开发者无需关注底层 API 细节，只需通过 Model 接口调用 LLM。

1.程序运行时，JVM 加载Test类，将类的元数据（包括静态变量b、成员变量c定义，以及mainchangeeat方法的字节码 ）存入方法区2.静态变量b在方法区分配内存，默认值初始化后赋值为20；静态常量池（方法区的一部分 ）存储mainchange等方法的符号引用，以及字符串字面量（如后续用到的"demo"先标记 ）。3.main是静态方法，JVM 为其创建栈帧压入线程栈，开始逐行执行：4.