Spring AI在旅游推荐系统中的会话记忆与Prompt工程实践

1. 项目背景与核心价值

去年在开发旅游行业解决方案时，我发现传统推荐系统存在明显的体验断层——用户每次咨询都需要重复基本信息，推荐结果缺乏连贯性。这促使我开始探索如何将Spring AI的会话记忆能力与旅游场景深度结合。

这个项目的核心价值在于解决了三个行业痛点：

• 通过对话记忆实现多轮交互的个性化推荐
• 利用Prompt工程提升推荐准确度
• 通过Token管理控制API成本

2. 技术架构设计

2.1 整体技术栈选型

选择Spring AI作为基础框架主要基于：

1. 与Spring生态无缝集成（实测启动时间比纯Python方案快40%）
2. 内置的OpenAI适配器支持GPT-4 Turbo
3. 声明式的Prompt模板管理

java复制@Bean
public ChatClient chatClient() {
    return OpenAiChatClient.builder()
        .apiKey(apiKey)
        .model("gpt-4-1106-preview")  // GPT-4 Turbo
        .build();
}

2.2 会话记忆实现方案

对比了三种存储方案后选择Redis：

• 内存存储：重启丢失数据（不适合生产）
• 数据库：响应延迟高（测试平均>200ms）
• Redis：平均响应<10ms，支持TTL自动过期

java复制public class RedisChatMemoryStore implements ChatMemoryStore {
    private final RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
    
    @Override
    public void store(ChatMemory chatMemory) {
        redisTemplate.opsForValue().set(
            "chat:" + chatMemory.getId(),
            chatMemory,
            Duration.ofHours(2)  // 会话有效期2小时
        );