处理数据库 复杂查询问题

manager/src/main/java/org/jiayunet/pojo/po/MentorMockChat.java

@@ -1,11 +1,11 @@
 package org.jiayunet.pojo.po;
 
-import com.baomidou.mybatisplus.annotation.*;
+import com.baomidou.mybatisplus.annotation.IdType;
-import com.baomidou.mybatisplus.extension.handlers.JacksonTypeHandler;
+import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableId;
+import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableName;
 import lombok.Data;
 
 import java.time.Instant;
-import java.util.List;
 
 /**
  * 导师模拟对话表（bg_mentor_mock_chat）
@@ -14,7 +14,7 @@ import java.util.List;
  * @author zk
  */
 @Data
-@TableName(value = "bg_mentor_mock_chat", autoResultMap = true)
+@TableName(value = "bg_mentor_mock_chat")
 public class MentorMockChat {
 
     @TableId(type = IdType.ASSIGN_ID)
@@ -23,21 +23,9 @@ public class MentorMockChat {
     /** 导师ID */
     private Long mentorId;
 
-    /** 对话消息列表（JSON数组） */
+    /** 对话消息列表（JSON字符串） */
-    @TableField(typeHandler = JacksonTypeHandler.class)
+    private String messages;
-    private List<ChatMessage> messages;
 
     /** 创建时间 */
     private Instant createTime;
-
-    /**
-     * 对话消息项
-     */
-    @Data
-    public static class ChatMessage {
-        /** 角色：user=用户，mentor=导师 */
-        private String role;
-        /** 消息内容 */
-        private String content;
-    }
 }

manager/src/main/java/org/jiayunet/service/MentorMockChatService.java

@@ -41,7 +41,7 @@ public class MentorMockChatService {
 
     /**
      * 获取导师模拟对话
-     * <p>1. 查库，有缓存直接返回 2. 无缓存则获取导师信息+随机话题 3. AI生成 4. 入库 5. 返回</p>
+     * <p>1. 查库，有缓存直接返回 2. 无缓存则获取导师信息+话题 3. AI生成 4. 入库 5. 返回</p>
      *
      * @param mentorId 导师ID
      * @return 模拟对话
@@ -49,12 +49,8 @@ public class MentorMockChatService {
     public MentorMockChatDto generate(Long mentorId) {
         // 1. 查缓存
         MentorMockChat existing = mentorMockChatMapper.selectOne(new LambdaQueryWrapper<MentorMockChat>().eq(MentorMockChat::getMentorId, mentorId));
-        if (existing != null) {
+        if (existing != null && existing.getMessages() != null) {
-            MentorMockChatDto dto = new MentorMockChatDto();
+            return parseDto(existing.getMessages());
-            dto.setMessages(existing.getMessages().stream()
-                    .map(m -> new MentorMockChatDto.Message(m.getRole(), m.getContent()))
-                    .toList());
-            return dto;
         }
 
         // 2. 获取导师信息
@@ -70,34 +66,36 @@ public class MentorMockChatService {
         String aiResponse = aiChatAbility.chat(systemPrompt, userMessage);
         String json = AiResponseCleanTool.clean(aiResponse);
 
-        // 5. 解析
+        // 5. 入库（存在则更新，不存在则插入）
-        List<MentorMockChat.ChatMessage> chatMessages;
-        try {
-            chatMessages = HttpTool.objectMapper.readValue(json, new TypeReference<>() {});
-        } catch (Exception e) {
-            log.warn("模拟对话AI返回解析失败: {}", json, e);
-            throw new RuntimeException("模拟对话生成失败", e);
-        }
-
-        // 6. 入库（存在则更新，不存在则插入）
         MentorMockChat existRecord = mentorMockChatMapper.selectOne(new LambdaQueryWrapper<MentorMockChat>().eq(MentorMockChat::getMentorId, mentorId));
         if (existRecord != null) {
-            existRecord.setMessages(chatMessages);
+            existRecord.setMessages(json);
             mentorMockChatMapper.updateById(existRecord);
         } else {
             MentorMockChat record = new MentorMockChat();
             record.setMentorId(mentorId);
-            record.setMessages(chatMessages);
+            record.setMessages(json);
             record.setCreateTime(Instant.now());
             mentorMockChatMapper.insert(record);
         }
 
-        // 7. 返回
+        // 6. 返回
+        return parseDto(json);
+    }
+
+    /**
+     * 解析JSON字符串为DTO
+     */
+    private MentorMockChatDto parseDto(String json) {
+        try {
+            List<MentorMockChatDto.Message> messages = HttpTool.objectMapper.readValue(json, new TypeReference<>() {});
             MentorMockChatDto dto = new MentorMockChatDto();
-        dto.setMessages(chatMessages.stream()
+            dto.setMessages(messages);
-                .map(m -> new MentorMockChatDto.Message(m.getRole(), m.getContent()))
-                .toList());
             return dto;
+        } catch (Exception e) {
+            log.warn("模拟对话JSON解析失败: {}", json, e);
+            throw new RuntimeException("模拟对话解析失败", e);
+        }
     }
 
     /**
@@ -107,18 +105,19 @@ public class MentorMockChatService {
         return """
                 你是一个对话生成器。根据提供的导师资料和话题信息，生成一段求职者与导师之间的模拟对话。
                 
-                要求：
+                严格要求：
-                1. 对话轮数：2~3轮（随机），每轮由一条用户消息+一条导师消息组成
+                1. 必须生成4~6条消息（即2~3轮对话），最少4条，最多6条，每轮=一条用户消息+一条导师消息，交替排列
-                2. 用户消息：简短口语化，10~30字，带有真实困惑或追问
+                2. 第一条必须是用户消息，第二条必须是导师消息，以此交替
-                3. 导师消息：字数浮动，有长有短，短的10~30字，长的40~80字，体现专业性
+                3. 用户消息：简短口语化，10~30字，带有真实困惑或追问
-                4. 对话内容必须与导师的真实职业背景和话题方向强相关
+                4. 导师消息：字数浮动有长有短，短的10~30字，长的40~80字，体现专业性和行业经验
-                5. 语气自然，像真实的即时通讯对话，不要书面化
+                5. 对话内容必须与导师的真实职业背景和话题方向强相关
-                6. 用户是求职者/应届生身份，导师根据自己的行业经验给出建议
+                6. 语气自然，像微信聊天，不要书面化，不要用"您好"开头
+                7. 用户是求职者/应届生身份
                 
-                返回JSON数组格式：
+                返回JSON数组，数组长度必须>=4：
-                [{"role":"user","content":"..."},{"role":"mentor","content":"..."},...]
+                [{"role":"user","content":"..."},{"role":"mentor","content":"..."},{"role":"user","content":"..."},{"role":"mentor","content":"..."}]
                 
-                只返回JSON，不要任何额外说明。""";
+                只返回JSON数组，不要任何其他文字。""";
     }
 
     /**