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创建RAG的ChatClient

RAG、向量数据库、markdown 解析器有了后，接下来就是创建 ChatClient

创建 ChatClient​

@AutoConfigureAfter(DaMaiAiAutoConfiguration.class)
public class DaMaiRagAiAutoConfiguration {
    
    @Bean
    public MarkdownLoader markdownLoader(ResourcePatternResolver resourcePatternResolver){
        return new MarkdownLoader(resourcePatternResolver);
    }

    @Bean
    public ChatClient markdownChatClient(OpenAiChatModel model, ChatMemory chatMemory, VectorStore vectorStore,
                                         MarkdownLoader markdownLoader, ChatTypeHistoryService chatTypeHistoryService, 
                                         @Qualifier("titleChatClient")ChatClient titleChatClient) {
        List<Document> documentList = markdownLoader.loadMarkdowns();
        vectorStore.add(documentList);
        
        return ChatClient
                .builder(model)
                .defaultSystem(MARK_DOWN_SYSTEM_PROMPT)
                .defaultAdvisors(
                        new SimpleLoggerAdvisor(),
                        ChatTypeHistoryAdvisor.builder(chatTypeHistoryService).type(ChatType.MARKDOWN.getCode()).order(CHAT_TYPE_HISTORY_ADVISOR_ORDER).build(),
                        ChatTypeTitleAdvisor.builder(chatTypeHistoryService).type(ChatType.MARKDOWN.getCode())
                                .chatClient(titleChatClient).chatMemory(chatMemory).order(CHAT_TITLE_ADVISOR_ORDER).build(),
                        MessageChatMemoryAdvisor.builder(chatMemory).order(MESSAGE_CHAT_MEMORY_ADVISOR_ORDER).build(),
                        QuestionAnswerAdvisor.builder(vectorStore)
                                .searchRequest(SearchRequest.builder()
                                        .similarityThreshold(0.3)
                                        .topK(8)
                                        .build())
                                .build()
                )
                .build();
    }
}

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