人工智能聊天 Ai-Chat的mysql、redis和向量数据库

人工智能聊天 Ai-Chat 的 MySQL、Redis 和向量数据库配置与代码实现如下：

通过 Docker 快速部署 MySQL 8.0.32，并挂载数据目录和配置文件：

• 参数说明：

  -p 3306:3306：映射容器端口到宿主机。

  -v：挂载数据目录和配置文件目录。

  MYSQL_ROOT_PASSWORD：设置 root 用户密码。

• 设置远程访问权限：grant all privileges on *.* to 'root'@'%';
• 登录 MySQL：mysql -u root --default-character-set=utf8mb4 -p

• 初始化连接：func InitMysql(cnf *config.Config) { var err error if cnf.Mysql.DSN == "" { panic("数据库连接字符串不能为空") } db, err = sql.Open("mysql", cnf.Mysql.DSN) if err != nil { panic(err) } db.SetMaxOpenConns(cnf.Mysql.MaxOpenConn) db.SetMaxIdleConns(cnf.Mysql.MaxIdleConn) db.SetConnMaxLifetime(time.Second * time.Duration(cnf.Mysql.MaxLifeTime))}
• 连接池配置：

  MaxOpenConns：最大打开连接数。

  MaxIdleConns：最大空闲连接数。

  ConnMaxLifetime：连接最大存活时间。

• 数据结构定义：type ChatRecord struct { ID int64 `json:"id"` UserMsg string `json:"user_msg"` UserMsgTokens int `json:"user_msg_tokens"` UserMsgKeywords []string `json:"user_msg_keywords"` AIMsg string `json:"ai_msg"` AIMsgTokens int `json:"ai_msg_tokens"` ReqTokens int `json:"req_tokens"` CreateAt int64 `json:"create_at"`}
• 插入记录：func (data *chatRecordsData) Add(cr *ChatRecord) (err error) { sqlStr := "insert into chat_records(user_msg,user_msg_tokens,user_msg_keywords,ai_msg,ai_msg_tokens,req_tokens,create_at)values(?,?,?,?,?,?,?)" res, err := data.db.Exec(sqlStr, cr.UserMsg, cr.UserMsgTokens, strings.Join(cr.UserMsgKeywords, ","), cr.AIMsg, cr.AIMsgTokens, cr.ReqTokens, cr.CreateAt) if err != nil { return } cr.ID, _ = res.LastInsertId() return}
• 查询记录：func (data *chatRecordsData) GetById(id int64) (cr *ChatRecord, err error) { sqlStr := "select id,user_msg,user_msg_tokens,user_msg_keywords,ai_msg,ai_msg_tokens,req_tokens,create_at from chat_records where id = ?" row := data.db.QueryRow(sqlStr, id) cr = &ChatRecord{} var keywords string err = row.Scan(&cr.ID, &cr.UserMsg, &cr.UserMsgTokens, &keywords, &cr.AIMsg, &cr.AIMsgTokens, &cr.ReqTokens, &cr.CreateAt) if err != nil { return nil, err } cr.UserMsgKeywords = strings.Split(keywords, ",") return cr, err}

通过 Docker 快速部署 Redis 7.0.10，并设置密码：

• 统一前缀管理：const SERVICEPREFIX = "ai_chat_service_"func GetKey(key string, parts ...string) string { key = SERVICEPREFIX + key if len(parts) == 0 { return key } key += "_" + strings.Join(parts, "_") return key}

• 连接池初始化：func getPool(cnf *config.Config) RedisPool { return &redisPool{ pool: sync.Pool{ New: func() any { rdb := redis.NewClient(&redis.Options{ Addr: fmt.Sprintf("%s:%d", cnf.Redis.Host, cnf.Redis.Port), Password: cnf.Redis.Pwd, }) return rdb }, }, }}
• 获取与释放连接：func (p *redisPool) Get() *redis.Client { client := p.pool.Get().(*redis.Client) if client.Ping(context.Background()).Err() != nil { client = p.pool.New().(*redis.Client) } return client}func (p *redisPool) Put(client *redis.Client) { if client.Ping(context.Background()).Err() != nil { return } p.pool.Put(client)}

• 数据结构定义：type ChatMessage struct { ID string `json:"id,omitempty"` PID string `json:"pid,omitempty"` Message openai.ChatCompletionMessage `json:"msg,omitempty"` Tokens int `json:"tokens,omitempty"`}
• 缓存操作：func (c *redisCache) Get(key string) (*ChatMessage, error) { key = getRedisKey(key) str, err := c.redisCli.Get(context.Background(), key).Result() if err == redis2.Nil { return nil, nil } if err != nil { return nil, err } value := &ChatMessage{} err = json.Unmarshal([]byte(str), value) return value, err}func (c *redisCache) Set(key string, value *ChatMessage, ttl int) error { bytes, err := json.Marshal(value) if err != nil { return err } str := string(bytes) return c.redisCli.SetEx(context.Background(), getRedisKey(key), str, time.Duration(ttl)*time.Second).Err()}

• 配置参数：func InitDB(config *config.Config) { var defaultOption = &tcvectordb.ClientOption{ Timeout: time.Second * time.Duration(config.VectorDB.Timeout), MaxIdldConnPerHost: config.VectorDB.MaxIdleConnPerHost, IdleConnTimeout: time.Second * time.Duration(config.VectorDB.IdleConnTimeout), } vdb, err := tcvectordb.NewClient(defaultOption) if err != nil { log.Fatalf("Failed to initialize vector database: %v", err) }}
• 参数说明：

  Timeout：请求超时时间。

  MaxIdldConnPerHost：每个主机的最大空闲连接数。

  IdleConnTimeout：空闲连接超时时间。

• MySQL：用于持久化存储对话记录，支持高并发查询和写入。
• Redis：用于缓存上下文信息，减少数据库查询压力，提升响应速度。
• 向量数据库：用于存储和检索向量数据，支持语义搜索和相似性匹配。

以上配置和代码实现了 Ai-Chat 系统的核心数据存储与缓存功能，确保系统高效稳定运行。