低级API，最原始方法，手动凑齐历史记录提交到大模型低级API，手动把历史记录放入ChatMemory对象低级API，使用ConversationalChain工具，把手动凑齐历史记录的步骤简化掉高级API，实现全局记忆，数据放在内存中高级API，实现为每个用户的记忆，数据放在内存中高级API，实现全局记忆，数据放在数据库高级API，实现为每个用户的记忆，数据放在数据库。

如果用 ChatModel 的基础功能对话，会发现可以传两种参数：ChatMessage 集合，或者 ChatRequest。：调用外部工具的结果（比如问模型 “今天天气”，模型调用天气工具后，工具返回的天气数据就存在这里）。ChatMessage和ChatRequest的区别（单条消息 or 多次对话的消息+设置）：给模型定规矩的消息（比如告诉模型 “你要扮演客服，回复要简洁”）。：你（用户）发

该函数的作用是调用接口盒子的HTTP服务获取实时天气，其中使用LangChain4j注解介绍如下：@Tool- LangChain4j 注解标记此方法为可被 AI 模型调用的工具函数注解内的字符串是工具的描述，帮助 AI 理解何时以及如何使用此工具这使得 AI 能够在需要获取天气信息时自动调用此方法@P- LangChain4j 参数注解为工具方法的参数提供描述帮助 AI 理解每个参数的含义和用途

【代码】LangChain4j实战三：图像模型。

以下三种能力都集中在名为Assistant的接口中，这些能力由一些注解来辅助实现高级LLM API的好处就是只要做好接口定义，具体实现交给LangChain4j来负责，也就是AiServices.create/*** 最简单的对话，只返回助手的回答，不包含任何额外信息* @param userMessage 用户消息* @return 助手生成的回答*//*** 使用模板进行对话，返回助手的回答*

调用AiServices.builder创建高级API服务实例的时候，要调用tools方法把HistoryEventTool实例传给LangChain4j，这样在对话时LangChain4j才会把OpenAI-style function definition发给LLM。在一个bean中准备好自定义方法createHistoryEvent，用Tool注解修饰该方法，这样LangChain4j就会通

本文旨在明确 Java Spring 生态中OkHttp与两款 HTTP 客户端工具的核心区别、底层原理、适用业务场景及工程化选型标准，解决项目中两种组件混用、选型混乱的问题，为第三方接口调用、微服务内部通信等场景提供统一的技术规范依据。OkHttp 是底层原生高性能 HTTP 通信组件，由 Square 公司开源，专注于网络通信底层能力实现，不绑定 Spring 生态，是通用的 Java 网络请

在实际项目中，一个微服务需要与多个不同的ES数据库进行交互。下面介绍这种方式，微服务可以在数据库或数据集群之间保持高效的交互，实现更复杂的业务逻辑。

【代码】Springboot实现数据脱敏。

本文基于Spring Boot 整合 WebSocket + Redis 实现离线消息（三）实现，涉及修改内容如下：2. 离线消息服务3. WebSocket 核心处理器4. 前端页面可直接复制到 src/main/resources/templates/demo.html