本文分析了SpringAI中MessageWindowChatMemory导致数据丢失的问题及解决方案。核心问题在于其默认设计会截断超限的历史消息，导致数据库永久丢失早期对话记录。通过源码分析发现，process方法会物理删除超出的旧消息。文章提出采用AOP思想，通过自定义ChatHistoryRecordAdvisor拦截请求响应，实现对话记录的持久化存储，同时保留ChatMemory的短期记忆

SpringAI通过ChatMemory和ChatMemoryRepository实现智能对话记忆功能，前者管理短期记忆（最近50条对话），后者持久化存储完整历史到MySQL数据库。配置仅需三步：引入依赖、配置数据源、设计表结构。这种分层设计让AI既能流畅对话又保留完整记录，业务层只需简单调用API即可管理聊天历史。系统自动处理序列化、查询等复杂操作，使开发者能专注于业务逻辑。后续还可扩展实现永久

文章摘要：本文介绍了SpringAI开发框架的三种主要模式：纯Prompt开发、FunctionCalling和RAG。纯Prompt模式通过设定系统提示词实现功能，如哄女友模拟器；FunctionCalling模式结合AI意图理解与传统Java功能，实现智能客服等复杂业务；RAG模式通过外挂知识库解决大模型知识限制问题，使用向量数据库进行相似度检索。文章详细讲解了各模式的实现原理和代码示例，展示

本文介绍了大模型应用开发的四种主流技术架构：1. 纯Prompt模式：通过精心设计的提示词引导模型输出理想答案；2. Function Calling：将传统应用功能封装为函数，实现与大模型的协同工作；3. RAG（检索增强生成）：结合信息检索技术解决模型知识局限性问题；4. Fine-tuning（模型微调）：基于预训练模型使用领域数据进行二次训练。文章重点演示了如何利用SpringAI框架快速