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# 历史对话
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## 示例代码
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历史对话 和 简单对话类似，只需要把 prompt 修改为 `HistoriesPrompt` 即可，代码如下：
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```java
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public static void main(String[] args) {
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Llm llm = new OpenAILlm.of("sk-rts5NF6n*******");
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HistoriesPrompt prompt = new HistoriesPrompt();
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pormpt.addMessage(new HumanMessage("你叫什么名字？"));
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String response = llm.chat(prompt);
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System.out.println(response);
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}
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```
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## 连续对话
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```java
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public static void main(String[] args) {
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System.out.println("请开始向 AI 提问！");
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Llm llm = new OpenAILlm.of("sk-rts5NF6n*******");
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HistoriesPrompt prompt = new HistoriesPrompt();
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Scanner scanner = new Scanner(System.in);
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String userInput = scanner.nextLine();
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while (userInput != null) {
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prompt.addMessage(new HumanMessage(userInput));
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llm.chatStream(prompt, (context, response) -> {
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System.out.println(">>>> " + response.getMessage().getContent());
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});
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//等待用户输入
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userInput = scanner.nextLine();
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}
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}
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```
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在以上的连续对话中，`HistoriesPrompt` 有一个成员变量 `memory` 用于存储所有的历史对话内容。
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默认的情况下，是使用内存进行存储，当我们需要对对话内容进行持久化时，只需要实现自己的 Memory 即可，示例代码如下：
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```java
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public class DatabaseChatMemory implements ChatMemory {
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@Override
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public List<Message> getMessages() {
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//从数据库查询所有的历史消息
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return Db.findList("select * from ....");
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}
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@Override
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public void addMessage(Message message) {
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//把消息添加到数据库
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Db.save(message);
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}
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}
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```
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然后，在创建 `HistoriesPrompt` 时，传入自己的 `DatabaseChatMemory`，如下代码所示：
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```java
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public static void main(String[] args) {
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Llm llm = new OpenAILlm.of("sk-rts5NF6n*******");
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HistoriesPrompt prompt = new HistoriesPrompt(new DatabaseChatMemory());
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prompt.addMessage(new HumanMessage("user new question...."));
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llm.chat(prompt);
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//....
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}
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```
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