# chatDemo

**Repository Path**: fengpingy/chat_demo

## Basic Information

- **Project Name**: chatDemo
- **Description**: 通过Spring AI调用DeepSeek API构建智能问答助手，并通过MyBatis保存到数据库
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 1
- **Created**: 2025-12-17
- **Last Updated**: 2025-12-17

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# ChatDemo - Spring AI 聊天应用

一个基于 Spring Boot 3 和 Spring AI 框架构建的智能聊天应用，支持多种聊天模式和会话管理功能。

## 📋 项目简介

ChatDemo 是一个完整的聊天应用解决方案，集成了：
- **Spring AI** - 提供 AI 聊天能力
- **DeepSeek API** - 作为 AI 模型提供商
- **MySQL** - 持久化存储聊天记录和会话信息
- **MyBatis Plus** - 数据库操作框架
- **流式响应** - 支持实时流式聊天体验

## 🛠️ 技术栈

- **Java 17**
- **Spring Boot 3.4.2**
- **Spring AI 1.0.0-M5**
- **MyBatis Plus 3.5.5**
- **MySQL 9.1.0**
- **Lombok 1.18.30**
- **Maven**

## 🚀 快速开始

### 环境要求

- JDK 17+
- MySQL 8.0+
- Maven 3.6+

### 1. 克隆项目

```bash
git clone <repository-url>
cd chatDemo
```

### 2. 数据库配置

执行 `chat_demo.sql` 文件创建数据库和表结构：

```sql
-- 创建数据库
CREATE DATABASE IF NOT EXISTS `chat_demo` 
  CHARACTER SET utf8mb4 
  COLLATE utf8mb4_unicode_ci;

-- 创建聊天消息表
CREATE TABLE `chat_message` (
  `message_id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '消息ID',
  `chat_id` varchar(64) NOT NULL COMMENT '会话ID',
  `role` varchar(16) NOT NULL COMMENT '角色（user/assistant/system）',
  `content` text COMMENT '消息内容',
  `created_at` datetime DEFAULT NULL COMMENT '创建时间',
  PRIMARY KEY (`message_id`)
);

-- 创建聊天会话表
CREATE TABLE `chat_session` (
  `chat_id` varchar(64) NOT NULL COMMENT '会话ID',
  `user_id` varchar(64) NOT NULL COMMENT '用户ID',
  `created_at` datetime DEFAULT NULL COMMENT '创建时间',
  `last_active` datetime DEFAULT NULL COMMENT '最后活跃时间',
  `expire_seconds` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '过期时间（秒）',
  PRIMARY KEY (`chat_id`)
);
```

### 3. 配置环境变量

设置 DeepSeek API 密钥：

```bash
export OPENAI_API_KEY=your_deepseek_api_key
```

### 4. 修改数据库配置

编辑 `src/main/resources/application.yml`：

```yaml
spring:
  datasource:
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/chat_demo?useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai
    username: your_username
    password: your_password
```

### 5. 运行应用

```bash
mvn spring-boot:run
```

应用将在 `http://localhost:8080` 启动。

## 📚 API 文档

### 基础聊天接口

#### 1. 简单聊天（无会话记忆）
```http
GET /chat/simple0?message=你好
```

**参数：**
- `message` (必需): 用户消息内容

**响应：** 返回 AI 的完整回复

#### 2. 带会话记忆的聊天
```http
GET /chat/simple1?message=你好&chatId=session123
```

**参数：**
- `message` (必需): 用户消息内容
- `chatId` (必需): 会话ID，用于维护上下文记忆

**响应：** 返回 AI 的完整回复（包含历史上下文）

### 流式聊天接口

#### 3. 基础流式聊天
```http
GET /chat/stream?message=请介绍一下Spring Boot
```

**参数：**
- `message` (必需): 用户消息内容

**响应：** 返回流式文本响应

#### 4. Server-Sent Events 流式响应
```http
GET /chat/stream/response?message=请介绍一下Spring Boot
```

**参数：**
- `message` (必需): 用户消息内容

**响应：** 返回 SSE 格式的流式响应

#### 5. 流式聊天并保存到数据库
```http
GET /chat/stream/sql?message=你好&userId=user123
```

**参数：**
- `message` (必需): 用户消息内容
- `userId` (必需): 用户ID

**响应：** 返回 SSE 格式的流式响应，同时将聊天记录保存到数据库

## 🏗️ 项目结构

```
src/main/java/src/softproject/chatdemo/
├── ChatDemoApplication.java          # 应用启动类
├── controller/
│   └── chatController.java           # 聊天控制器
├── entity/
│   ├── ChatMessage.java              # 聊天消息实体
│   └── ChatSession.java              # 聊天会话实体
├── mapper/
│   ├── ChatMessageMapper.java        # 消息数据访问层
│   └── ChatSessionMapper.java        # 会话数据访问层
├── provider/
│   ├── ChatMessageSqlProvider.java   # 消息SQL提供者
│   └── ChatSessionSqlProvider.java   # 会话SQL提供者
└── service/
    ├── ChatService.java              # 聊天服务接口
    └── impl/
        └── ChatServiceImpl.java      # 聊天服务实现
```

## ⚙️ 配置说明

### application.yml 配置

```yaml
spring:
  ai:
    openai:
      api-key: ${OPENAI_API_KEY}        # DeepSeek API 密钥
      base-url: https://api.deepseek.com # DeepSeek API 地址
      chat:
        options:
          temperature: 1.3              # 控制输出随机性
          model: deepseek-chat          # 指定模型
```

### 主要特性

- **会话管理**: 自动创建和管理聊天会话
- **消息持久化**: 所有聊天记录保存到数据库
- **上下文记忆**: 支持多轮对话的上下文记忆
- **流式响应**: 提供实时流式聊天体验
- **用户隔离**: 支持多用户聊天记录隔离

## 🔧 开发说明

### 添加新的聊天接口

1. 在 `chatController.java` 中添加新的映射方法
2. 根据需要调用 `ChatService` 进行数据操作
3. 配置相应的请求参数和响应格式

### 自定义 AI 模型参数

在 `chatController` 构造函数中修改 `OpenAiChatOptions` 配置：

```java
.defaultOptions(
    OpenAiChatOptions.builder()
        .temperature(0.7)    // 控制随机性
        .topP(0.9)          // 控制多样性
        .maxTokens(1000)    // 最大token数
        .build()
)
```

## 📖 相关资源

- [我的CSDN 博客文章](https://blog.csdn.net/dfraetaem/article/details/148046606)
- [Spring AI 官方文档](https://docs.spring.io/spring-ai/reference/)
- [DeepSeek API 文档](https://platform.deepseek.com/api-docs/)