Spring AI Alibaba Chat Memory Example

本示例演示如何使用 Mem0 Memory 聊天记忆功能。

接口文档

Mem0MemoryController 接口

1. call 方法

接口路径： GET /advisor/memory/mem0/call

功能描述： 提供 call 相关功能

主要特性：

• 基于 Spring Boot REST API 实现
• 返回 JSON 格式响应
• 支持 UTF-8 编码

使用场景：

• 数据处理和响应
• API 集成测试

示例请求：

GET http://localhost:8080/advisor/memory/mem0/call

2. messages 方法

接口路径： GET /advisor/memory/mem0/messages

功能描述： 提供 messages 相关功能

主要特性：

• 基于 Spring Boot REST API 实现
• 返回 JSON 格式响应
• 支持 UTF-8 编码

使用场景：

• 数据处理和响应
• API 集成测试

示例请求：

GET http://localhost:8080/advisor/memory/mem0/messages

3. test 方法

接口路径： GET /advisor/memory/mem0/test

功能描述： 提供 test 相关功能

主要特性：

• 基于 Spring Boot REST API 实现
• 返回 JSON 格式响应
• 支持 UTF-8 编码

使用场景：

• 数据处理和响应
• API 集成测试

示例请求：

GET http://localhost:8080/advisor/memory/mem0/test

技术实现

核心组件

• Spring Boot: 应用框架
• Spring AI Alibaba: AI 功能集成
• REST Controller: HTTP 接口处理
• spring-ai-alibaba-starter-memory-mem0: 核心依赖
• spring-boot-starter-web: 核心依赖

配置要点

• 需要配置 AI_DASHSCOPE_API_KEY 环境变量
• 默认端口：8080
• 默认上下文路径：/basic

测试指导

使用 HTTP 文件测试

模块根目录下提供了 spring-ai-alibaba-mem0-example.http 文件，包含所有接口的测试用例：

• 可在 IDE 中直接执行
• 支持参数自定义
• 提供默认示例参数

使用 curl 测试

# call 接口测试
curl "http://localhost:8080/advisor/memory/mem0/call"

注意事项

1. 环境变量: 确保 AI_DASHSCOPE_API_KEY 已正确设置
2. 网络连接: 需要能够访问阿里云 DashScope 服务
3. 字符编码: 所有响应使用 UTF-8 编码，支持中文内容
4. 端口配置: 确保端口 8080 未被占用

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模块说明

本示例演示如何使用 Mem0 Memory 聊天记忆功能。。

Spring AI Alibaba Mem0 Memory 实现

1. spring ai 提供了基于内存的 InMemory 实现；

2. Spring AI Alibaba 提供了基于 Redis 和 JDBC 的 ChatMemory 实现。

   • MySQL
   • PostgreSQL
   • Oracle
   • SQLite
   • SqlServer

Example 演示

下面以 Redis 和 SQLite JDBC 为例。

使用 Docker Compose 启动 Mem0 服务。 配置IDEA环境变量, AI_DASHSCOPE_API_KEY=sk-xxx;AI_DEEPSEEK_API_KEY=sk-xxx

在体验示例之前，确保Docker已经启动容器

在一轮问答中，您应该得看到这样的回复： 参考chat-memory.http

### 聊天记忆
GET http://localhost:8080/advisor/memory/mem0/call?message=你好，我是万能的喵，我爱玩三角洲行动&user_id=miao

### 获取记忆
GET http://localhost:8080/advisor/memory/mem0/messages?query=我的爱好是什么&user_id=miao

### 测试
GET http://localhost:8080/advisor/memory/mem0/test

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融合策略：保留了原有的技术文档内容，并添加了自动生成的 API 文档部分

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