老登的永久对话系统开发日志：地基篇

第一次完整的本地AI系统开发实战，包含数据库设计、向量检索、可编辑提示词和性能优化

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📅 开发时间：2024年3月7日

👨‍💻 开发者：neuxiang

🎯 项目目标：
1.构建一个基于大模型的永久对话系统，所有数据本地存储，重启不丢失
2.用户自定义提示词控制
3.用户知识库管理

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一、项目背景与技术选型

为什么要做这个项目？

在云端AI服务盛行的今天，数据隐私、离线可用、永久记忆成为许多开发者和企业的核心诉求。本项目旨在打造一个完全本地运行的智能对话系统，所有对话历史、知识库都存储在本地文件中，拷走即迁移，重启不丢失。

📌 技术栈

技术	版本	用途
Spring Boot	3.2.4	应用框架
Java	17	开发语言
Spring AI	1.0.0-M6	AI应用框架（向量存储）
MyBatis-Plus	3.5.8	持久层框架
SQLite	3.46.0	嵌入式数据库
SimpleVectorStore	1.0.0-M6	文件型向量库
Ollama + Qwen3	4b	本地大模型
Lombok	-	代码简化
JUnit 5	-	单元测试

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二、核心功能实现

2.1 数据库设计（5张表）

-- 会话表：管理所有对话窗口
CREATE TABLE sessions (id PRIMARY KEY, session_id, name, summary...);

-- 消息表：存储原始对话历史
CREATE TABLE messages (id, session_id, role, content, created_at...);

-- 摘要表：保存增量总结版本
CREATE TABLE summaries (id, session_id, summary, created_at...);

-- 知识库表：存储个人知识
CREATE TABLE knowledge (id, title, content, tags, vector_id...);

-- 向量元数据表：记录向量化状态
CREATE TABLE vector_meta (id, vector_id, entity_type, entity_id...);

2.2 可编辑提示词系统

实现了一个热加载的提示词管理系统，用户可以直接修改 .md 文件，无需重启应用：

// 文件结构
./prompts/
├── system.md           # 系统角色设定
├── chat-template.md    # 对话模板
├── summary-trigger.md  # 总结时机判断
└── summary-content.md  # 总结内容模板

2.3 向量知识库（RAG）

使用 Spring AI 的 SimpleVectorStore 实现文件型向量数据库：

// 添加知识时自动保存到向量库和JSON文件
public void addKnowledge(String title, String content) {
    // 1. 保存到SQLite
    KnowledgeEntity entity = new KnowledgeEntity();
    entity.setContent(content);
    knowledgeMapper.insert(entity);
    
    // 2. 保存到向量库
    Document doc = new Document(content);
    vectorStore.add(List.of(doc));
    
    // 3. 自动持久化到JSON文件
    ((SimpleVectorStore) vectorStore).save(new File("./data/vector-store.json"));
}

2.4 本地大模型集成

选用 Ollama + Qwen3:4b 作为推理引擎，实测性能：

指标 数据 生成速度 36 tokens/秒 首字响应 1.7秒（首次加载） 内存占用 ~3GB 硬件 Apple M4 24GB

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三、性能优化挑战

3.1 遇到的挑战

初期通过 Spring AI 官方 Starter 调用时，响应时间长达 10-20秒，用户体验极差。

3.2 排查过程

通过对比测试定位问题：

# 测试Spring API
time curl -X POST http://localhost:8080/api/chat -d '{"message":"Hello"}'
# 耗时: 10-20秒

# 直接测试Ollama API
time curl -X POST http://localhost:11434/api/generate -d '{"model":"qwen3:4b","prompt":"Hello"}'
# 耗时: 8-11秒 ✅ 同样慢！

关键发现：问题不在Spring集成层，而在Ollama本身

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四、测试与质量保障

4.1 单元测试覆盖

测试类 测试方法 场景 KnowledgeServiceTest testAddKnowledge 添加知识 testSaveToFile 手动保存 testSearchSimilar 向量搜索 testOnShutdown 关闭自动保存 ChatServiceTest testSendMessage 发送消息 testCreateSession 创建会话 testGetHistory 获取历史

最终成果：37个测试用例全部通过，核心功能稳定可靠。

4.2 构建验证

mvn clean install  # ✅ BUILD SUCCESS

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五、项目亮点总结

✅ 完全本地化（有性能问题，待定）

· 不依赖任何云端服务 · 所有数据存在 ./data/ 目录 · 拷走即迁移，重启不丢失

✅ 永久记忆

· SQLite 存储完整对话历史 · VectorStore 存储向量化知识 · 会话摘要自动压缩长对话

✅ 可扩展提示词

· 用户可编辑 .md 文件 · 热加载，修改即时生效 · REST API 支持动态更新

✅ 高性能设计

· 连接池优化 · 流式响应 · 量化模型加速

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六、项目结构

persist_chat/
├── src/main/java/com/neuxiang/persistchat/
│   ├── config/          # AIConfig, VectorStoreConfig, HttpClientConfig
│   ├── controller/      # ChatController, KnowledgeController, PromptController
│   ├── service/         # ChatService, KnowledgeService, PromptService, OllamaService
│   ├── mapper/          # 5个MyBatis-Plus Mapper接口
│   └── entity/          # 5个实体类
├── data/                # SQLite数据库 + JSON向量库
├── prompts/             # 可编辑提示词文件
└── pom.xml              # 依赖管理

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七、下一步计划

功能 优先级 说明 流式前端 🔥 高 实现文字逐字显示效果 对话总结 ⏸️ 中 自动生成摘要存入向量库 个人知识库⏸️ 中 个人总结数据存入向量库

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🎯 最终成果

一个功能完整、性能稳定、完全本地化的永久对话系统，包含：

✅ 多会话对话管理
✅ 永久历史存储
✅ 可编辑提示词
✅ 向量知识库RAG
✅ 本地大模型推理
✅ 完整的单元测试

所有代码已通过测试，可随时部署使用！

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📝 技术总结

1. Spring Boot + MyBatis-Plus 是快速构建持久层的黄金组合
2. SimpleVectorStore 足够满足中小规模RAG需求
3. Ollama + Qwen3 在Apple M4上表现一般（36 tokens/秒）
4. 流式响应 是提升AI对话体验的关键
5. 可编辑提示词 让非技术人员也能优化AI行为

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项目状态： 基础架构完成 | 流式优化中 | 持续迭代