diff --git a/SpringAI/0_使用SpringAI接入AI模型.md b/SpringAI/0_使用SpringAI接入AI模型.md
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--- a/SpringAI/0_使用SpringAI接入AI模型.md
+++ b/SpringAI/0_使用SpringAI接入AI模型.md
@@ -150,7 +150,7 @@ spring:
 private final ChatModel chatModel;
 ```
 
-2. 非流式问答
+2. 同步返回答案
 
 ```java
 @GetMapping("chat")
@@ -163,11 +163,11 @@ public String chat(@RequestParam String prompt) {// 用户输入的prompt
 }
 ```
 
-3. 流式问答
+3. 流式返回答案
 
 ```java
  @GetMapping(value = "chat", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)
-  public Flux<ServerSentEvent<String>> chatStream(@RequestParam String prompt) {
+  public Flux<ServerSentEvent<String>> chat(@RequestParam String prompt) {
       return ChatClient.create(chatModel)
               .prompt()
               .user(prompt)
@@ -176,4 +176,27 @@ public String chat(@RequestParam String prompt) {// 用户输入的prompt
               // ServerSendEvent（SSE）是一个轻量级的服务端向客户端单向推送的流式传输工具
               .map(chatResponse -> ServerSentEvent.builder(JSONUtil.toJsonStr(chatResponse)).event("message").build());
   }
+```
+
+### ChatMermory
+
+ChatMermory是一个记录与用户对话的组件，在聊天的模型中将用户与大模型API前几轮对话消息，发送给大模型的API是一个很常见的需求。它本身是一个接口，比如**InMemoryChatMemory**就是一个在JVM内存中记录的实现。可以按照自己的需求实现不同形式的存储，比如Redis、或数据库持久化存储。
+
+### MessageChatMemoryAdvisor
+
+ChatMermory仅仅是一个存储和获取历史对话消息的接口，而MessageChatMemoryAdvisor则是ChatClient中的一部分，比如这样做：
+
+```java
+// 这里用InMemoryChatMemory做示例
+private static final ChatMemory chatMemory = new InMemoryChatMemory();
+// 从历史记录里取6条对话消息一起发送至模型的API。
+// 历史消息也是算在这一次对话Token消耗的，要关注Token膨胀的问题
+var messageChatMemoryAdvisor = new MessageChatMemoryAdvisor(chatMemory, sessionId, 6);
+ChatClient.create(chatModel)
+          .prompt()
+          .user(prompt)
+          .advisors(messageChatMemoryAdvisor)
+          .stream()
+          .content()
+          .map(chatResponse -> ServerSentEvent.builder(chatResponse).event("message").build());
 ```
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