【Spring AI】基于专属知识库的RAG智能问答小程序开发——代码逐行精讲：核心ChatClient对象相关构造函数及参数

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前言
1.ChatClient是什么？
2.ChatClient.Builder
关键组件功能总结

前言

在前一篇文章【Spring AI】基于专属知识库的RAG智能问答小程序开发-完整项目（含完整前端+后端代码）中，我们成功搭建了一个具备知识检索与生成能力的问答系统，实现了从知识库构建、向量化存储到微信端交互的完整链路。通过Spring Boot与Vue.js的全栈整合，我们见证了一个AI应用从零到可运行产品的全过程。

本篇章将深入剖析这一智能问答系统的"大脑"——Spring AI模型交互层。我们将聚焦于支撑整个RAG（Retrieval-Augmented Generation）流程的核心函数：从api接口的动态参数配置到知识向量检索的异步处理，从多轮对话上下文管理到生成结果的后处理优化。通过逐行解读chatClient中高级参数配置、知识检索与生成式AI的细节，读者将掌握构建工业级AI应用的底层交互逻辑。这些经过生产环境验证的代码范例，将助您突破简单API调用的局限，实现对话质量优化、响应延迟降低等关键目标，为打造更智能、更可靠的问答系统奠定坚实基础。

1.ChatClient是什么？

在SpringAI中，ChatClient 是一个用于与大模型API进行交互的客户端组件。它通过与后端大模型服务器建立连接，从而向服务器发送消息并获取回复。ChatClient 主要作用是封装与聊天服务的通信细节，使开发者能够专注于消息处理和逻辑实现，而不必关心底层的网络通信或协议细节。其核心功能如下：
（1）消息发送与接收：允许用户将消息发送到聊天服务，并接收服务返回的聊天回复。
（2）状态管理：管理聊天会话状态，包括当前对话上下文、消息历史等，以便聊天服务可以基于上下文提供更精确的回复。
（3）接口封装：为开发者提供简洁的接口，通过这些接口可以轻松实现聊天功能，而无需处理底层的通信、错误处理等复杂操作。
（4）多通道支持：在一些复杂的应用中，ChatClient 可以支持多种聊天通道（例如文本、语音等），能够根据不同的需求与相应的服务进行互动。

2.ChatClient.Builder

在 Spring AI 中，ChatClient.Builder 是一个用于构建 ChatClient 实例的流式构建器（Fluent Builder），它提供了一系列配置方法，允许开发者定制 AI 模型交互的默认行为、提示模板、元数据、错误处理等。本节将详细介绍创建ChatClient时的各行代码以及各自对应的功能，上一篇文章中的RagService文件中相关代码如下：

模块导入：

package com.alichat.alibabachatmodel.service;

import com.alibaba.cloud.ai.advisor.DocumentRetrievalAdvisor;
import com.alibaba.cloud.ai.dashscope.api.DashScopeApi;
import com.alibaba.cloud.ai.dashscope.rag.*;
import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
import org.springframework.ai.chat.client.advisor.MessageChatMemoryAdvisor;
import org.springframework.ai.chat.memory.ChatMemory;
import org.springframework.ai.chat.memory.InMemoryC