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  • 开篇:专栏介绍

    • 开篇:轮智能对话系统正式开撸
  • 第01部分:需求设计

    • 第01节:总体需求与方案设计
  • 第02部分:整体实现

    • 第01节:项目搭建与基础功能设计与实现
    • 第02节:发送消息核心接口功能的设计与实现
    • 第03节:上下文记忆管理功能的设计与实现
    • 第04节:历史会话与健康检查功能的设计与实现
    • 第05节:前端页面功能的设计与实现
  • 第03部分:专栏总结

    • 总结:多轮AI智能对话系统整体专栏总结

《多轮AI智能对话系统》整体实现-第02节:发送消息核心接口功能的设计与实现

作者:冰河
星球:http://m6z.cn/6aeFbs
博客:https://binghe.gitcode.host
文章汇总:https://binghe.gitcode.host/md/all/all.html
源码获取地址:https://t.zsxq.com/0dhvFs5oR

沉淀,成长,突破,帮助他人,成就自我。

  • 本章难度:★★☆☆☆
  • 本章重点:对多轮AI智能对话系统发送消息的核心接口功能进行设计和实现,从全局角度掌握多轮AI智能对话系统的整体项目结构和基础功能设计思路。重点掌握多轮AI智能对话系统的通用设计思路和设计方法,并能够将其灵活应用到自身实际项目中。

大家好,我是冰河~~

截止到目前,我们已经简单明确了多轮AI智能对话系统的需求和流程,并且对多轮AI智能对话系统的执行流程进行了简单的设计。同时,我们也完成了项目的搭建和基础功能的设计与实现。接下来,我们就对多轮AI智能对话系统发送消息的核心接口进行设计和实现。

一、前言

多轮AI智能对话系统一个核心亮点就是从设计上能够实现上下文记忆和会话管理。在设计和实现上,我们会借助Redis实现上下文记忆功能。通过多轮AI智能对话系统向AI大模型发送消息时,会自动关联会话的上下文信息,以便让 AI大模型响应更精准的结果数据。

二、本节诉求

对多轮AI智能对话系统发送消息的核心接口功能进行设计和实现,从全局角度掌握多轮AI智能对话系统的整体项目结构和基础功能设计思路。重点掌握多轮AI智能对话系统的通用设计思路和设计方法,并能够将其灵活应用到自身实际项目中。

三、核心类设计

注意:本节只给大家展示多轮AI智能对话系统发送消息核心接口的实现关系,其他代码的实现细节,大家可以自行到本节对应的源码分支进行查看,这里不再赘述。

多轮AI智能对话系统发送消息接口的核心类设计如图2-1所示。


核心类关系总体比较简单,这里不再赘述,接下来,我们直接编码实现各个类的功能。

四、编码实现

本节只给大家展示多轮AI智能对话系统发送消息接口的核心类编码实现,其他代码的实现细节,大家可以自行到本节对应的源码分支进行查看,这里不再赘述。

(1)实现DeepSeekClient接口

DeepSeekClient接口是封装的DeepSeek客户端接口,主要定义发送消息的方法和带有上下文发送消息的方法。

源码详见:io.binghe.ai.chat.client.DeepSeekClient。

public interface DeepSeekClient {

    /**
     * 发送消息
     */
    String sendMessage(String message);

    /**
     * 带有上下文的消息发送
     */
    String sendMessageWithContext(List<AIMessage> context);
}

(2)实现DeepSeekClientImpl类

DeepSeekClientImpl类是DeepSeekClient接口的实现类,主要实现了DeepSeekClient接口定义的方法。

源码详见:io.binghe.ai.chat.client.impl.DeepSeekClientImpl。

@Slf4j
@Component
public class DeepSeekClientImpl implements DeepSeekClient {

    @Autowired
    private ChatModel chatModel;

    @Override
    public String sendMessage(String message) {
        try {
            Prompt prompt = new Prompt(new UserMessage(message));
            ChatResponse response = chatModel.call(prompt);
            return response.getResult().getOutput().getContent();
        } catch (Exception e) {
            log.error("调用DeepSeek大模型失败: {}", e.getMessage(), e);
            return "网络异常,请稍后再试。";
        }
    }

    @Override
    public String sendMessageWithContext(List<AIMessage> context) {
        try {
            List<Message> messages = new ArrayList<>();

            for (AIMessage aiMessage : context) {
                if (aiMessage == null || !aiMessage.isValid()) {
                    log.warn("无效消息: {}", aiMessage);
                    continue;
                }

                String role = aiMessage.getRole().trim();
                String content = aiMessage.getContent().trim();

                if (content.isEmpty() || content.length() > 5000) {
                    log.warn("内容为空或内容过长,直接跳过: 角色={}, 长度={}", role, content.length());
                    continue;
                }

                // 判断角色
                if (AIConstants.ROLE_USER.equals(role)) {
                    messages.add(new UserMessage(content));
                } else if (AIConstants.ROLE_ASSISTANT.equals(role)) {
                    messages.add(new AssistantMessage(content));
                } else {
                    log.warn("未知的消息角色: {}, 跳过", role);
                }
            }

            if (messages.isEmpty()) {
                log.warn("消息为空,无需发送");
                return "消息为空,无需发送";
            }

            // 限制消息数量以避免请求过大
            if (messages.size() > 10) {
                messages = messages.subList(messages.size() - 10, messages.size());
                log.info("程序限制上下文消息最多为10条");
            }

            log.info("准备发送 {} 条消息到DeepSeek大模型", messages.size());
            Prompt prompt = new Prompt(messages);
            ChatResponse response = chatModel.call(prompt);
            return response.getResult().getOutput().getContent();
        } catch (Exception e) {
            log.error("调用DeepSeek大模型失败: {}", e.getMessage(), e);
            throw e;
        }
    }
}

可以看到,在DeepSeekClientImpl类中,分别实现了发送消息的方法和发送带有上下文的消息方法。

(3)实现AIChatService接口

AIChatService接口是多轮AI智能对话系统的业务层Service接口,主要定义了发送消息的方法。

源码详见:io.binghe.ai.chat.service.AIChatService。

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写在最后

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好了,今天就到这儿吧,我是冰河,我们下期见~~

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上次更新: 2026/9/13 11:44
Contributors: binghe001
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