《AI智能客服系统》落地实现-第03节：业务逻辑层与接口层的设计与实现

作者：冰河
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本章难度：★☆☆☆☆
本章重点：对AI智能客服系统的业务逻辑层和接口层的代码进行设计与实现，从全局角度掌握AI智能客服系统的整体项目结构。重点掌握AI智能客服系统的通用设计思路和设计方法，并能够将其灵活应用到自身实际项目中。

大家好，我是冰河~~

AI智能客服系统的数据模型与数据存储层的代码已经设计和实现完毕，接下来，我们就一起设计和手撸业务逻辑层和接口层的代码。

一、前言

相信各位小伙伴经过经过AI智能客服系统前面章节的学习，已经掌握了AI智能客服系统的数据模型与数据存储层的设计和实现。大家在学习项目时，最好是跟着专栏的源码自己手动敲一遍代码。设计和实现完数据模型与数据存储层的代码后，接下来，我们就重点设计和手撸业务逻辑层与接口层的代码。

二、本节诉求

对AI智能客服系统的业务逻辑层和接口层的代码进行设计与实现，从全局角度掌握AI智能客服系统的整体项目结构。重点掌握AI智能客服系统的通用设计思路和设计方法，并能够将其灵活应用到自身实际项目中。

三、核心设计

注意：本节只给大家展示AI智能客服系统业务逻辑层和接口层的核心类实现关系，其他代码的实现细节，大家可以自行到本节对应的源码分支进行查看，这里不再赘述。

AI智能客服系统业务逻辑层和接口层的核心类设计如图3-1所示。

本节，需要重点实现的类包括：AiBotService类、AiBotController类和HomeController类。

AiBotService类：AI智能客服系统的核心业务逻辑层实现类，通过SpringAI调用AI大模型，调用ChatMapper接口的方法读写数据表，都在这个类中实现。
AiBotController类：AI智能客服系统对外的核心数据交互接口，所有会话类、聊天类、系统健康检查类等接口，都在这个类中实现。
HomeController类：AI智能客服系统重定向首页的接口实现类，访问此类的接口会直接将请求重定向到系统首页。

四、编码实现

本节只给大家展示AI智能客服系统业务逻辑层和接口层的核心类编码实现，其他代码的实现细节，大家可以自行到本节对应的源码分支进行查看，这里不再赘述。

（1）实现AiBotService类

AiBotService类是AI智能客服系统的核心业务逻辑层实现类，通过SpringAI调用AI大模型，调用ChatMapper接口的方法读写数据表，都在这个类中实现。

源码详见：io.binghe.springai.bot.service.AiBotService。

@Slf4j
@Service
public class AiBotService {

    private final ChatClient chatClient;
    private final ChatLogsMapper chatLogsMapper;

    @Value("${app.chatbot.system-prompt:你是一个专业的智能客服助手，请友好、专业地回答用户的问题。}")
    private String systemPrompt;

    @Value("${app.chatbot.max-history:5}")
    private int maxHistory;

    @Value("${app.chatbot.timeout:30000}")
    private long timeout;

    public AiBotService(ChatClient.Builder chatClientBuilder, ChatLogsMapper chatLogsMapper) {
        this.chatClient = chatClientBuilder.build();
        this.chatLogsMapper = chatLogsMapper;
    }

    /**
     * 处理用户聊天请求
     */
    public AiResponse sendMessage(AiRequest request) {
        long startTime = System.currentTimeMillis();
        try {
            // 参数验证
            if (request.getMessage() == null || request.getMessage().trim().isEmpty()) {
                return AiResponse.error("发送的消息不能为空", request.getSessionId());
            }
            String message = request.getMessage().trim();
            // 构建对话上下文
            List<Message> messages = buildAiContext(request.getSessionId(), message);

            // 调用AI获取响应
            String aiResponse = callAIWithTimeout(messages);

            long responseTime = System.currentTimeMillis() - startTime;

            // 保存聊天记录
            saveChatLogs(request.getSessionId(), message, aiResponse);

            log.info("消息处理完成, 会话ID:{}, 耗时:{}ms", request.getSessionId(), responseTime);

            return new AiResponse(aiResponse, request.getSessionId(), responseTime);

        } catch (Exception e) {
            long responseTime = System.currentTimeMillis() - startTime;
            log.error("消息处理异常，会话ID: {}, 耗时: {}ms", request.getSessionId(), responseTime, e);
            return AiResponse.error("系统繁忙，请稍后重试", request.getSessionId());
        }
    }
    /*********************省略其他代码*********************/
}

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