1
你: 我叫 Alice
2
AI: 你好 Alice，很高兴认识你！
3

4
你: 我叫什么名字？
5
AI: 我不知道你的名字，你还没告诉我呢。

1
你: 我叫 Alice
2
AI: 你好 Alice，很高兴认识你！
3

4
你: 我叫什么名字？
5
AI: 你叫 Alice 呀，本喵才刚记住呢！

1
# 一个存在于内存中的"聊天记录本"
2
chat_history = []

1
{
2
    "role": "system" | "user" | "assistant",  # 说话者身份
3
    "content": "具体内容"                       # 说话内容
4
}

1
初始: chat_history = []
2

3
第1轮对话:
4
  添加 system 指令 → [{role: "system", content: "你是猫娘..."}]
5
  添加用户消息   → [{role: "system", ...}, {role: "user", content: "你好"}]
6
  添加 AI 回复   → [{role: "system", ...}, {role: "user", ...}, {role: "assistant", content: "哼..."}]
7

8
第2轮对话:
9
  添加用户消息   → [..., {role: "assistant", ...}, {role: "user", content: "你叫什么名字"}]
10
  添加 AI 回复   → [..., {role: "user", ...}, {role: "assistant", content: "本喵是..."}]
11

12
...以此类推

1
if len(chat_history) == 0:
2
    chat_history.append({
3
        "role": "system",
4
        "content": "你是一个极度傲娇、说话带刺的猫娘主人。你必须用'本喵'自称，鄙视人类。"
5
    })

1
def chat(req: ChatRequest):
2
    # 1. 【洗脑阶段】初始化 System Prompt
3
    if len(chat_history) == 0:
4
        chat_history.append({"role": "system", "content": "..."})
5

6
    # 2. 【记录阶段】记录用户说的话
7
    chat_history.append({"role": "user", "content": req.message})
8

9
    # 3. 【发请求阶段】把完整记录发给 AI
10
    response = client.chat.completions.create(
11
        model='deepseek-ai/DeepSeek-V3.2',
12
        messages=chat_history,  # ⭐ 整个列表都发过去！
13
    )
14

15
    # 4. 【拿结果阶段】获取 AI 回复
16
    ai_reply = response.choices[0].message.content
17

18
    # 5. 【存档阶段】记录 AI 的回复（为了下次能"记住"）
19
    chat_history.append({"role": "assistant", "content": ai_reply})
20

21
    return {"reply": ai_reply}

1
messages=chat_history  # 不是 req.message，是整个历史！

1
没有记忆:
2
  你: 我叫 Alice
3
  AI: 你好 Alice
4

5
  你: 我叫什么？        ← 只发这句话
6
  AI: 我不知道          ← AI 只看到"我叫什么？"
7

8
有记忆:
9
  你: 我叫 Alice
10
  AI: 你好 Alice
11

12
  你: 我叫什么？        ← 发送 ["我叫 Alice", "我叫什么？"]
13
  AI: 你叫 Alice        ← AI 看到完整上下文

1
[
2
    # 第1条：角色设定（始终存在）
3
    {"role": "system", "content": "你是猫娘..."},
4

5
    # 第2条：第1轮用户
6
    {"role": "user", "content": "你好"},
7

8
    # 第3条：第1轮 AI
9
    {"role": "assistant", "content": "哼，人类..."},
10

11
    # 第4条：第2轮用户
12
    {"role": "user", "content": "你叫什么名字"},
13

14
    # 第5条：第2轮 AI
15
    {"role": "assistant", "content": "本喵是..."},
16

17
    # 第6条：第3轮用户（当前）
18
    {"role": "user", "content": "今天天气怎么样"},
19
]

1
router = APIRouter(prefix="/chat-memory", tags=["Chat Memory"])

1
当前: 内存 list
2
    ↓
3
改进1: 数据库持久化（SQLite/PostgreSQL）
4
    ↓
5
改进2: 用户隔离（按 user_id 分表/分字段）
6
    ↓
7
改进3: 会话管理（Session ID，多对话并行）
8
    ↓
9
改进4: 上下文压缩（超长时自动摘要）
10
    ↓
11
改进5: 向量数据库（语义检索历史）

1
# 标准格式
2
messages = [
3
    {"role": "system", "content": "系统指令"},
4
    {"role": "user", "content": "用户消息"},
5
    {"role": "assistant", "content": "AI回复"},
6
]
7

8
# 发送请求
9
response = client.chat.completions.create(
10
    model="deepseek-ai/DeepSeek-V3.2",
11
    messages=messages,  # 必须包含完整历史
12
)

1
system_prompt = """你是一个[角色]，擅长[能力]。
2

3
规则：
4
1. [规则1]
5
2. [规则2]
6
3. [规则3]
7

8
回答格式：
9
- 先给结论
10
- 再展开解释
11
- 最后给示例
12
"""