有了大模型不是要替代程序员，而是要求程序员掌握更多的知识。大模型本身是不存储对话内容的，对话内容要存储在 Redis 或其它数据库中。 大模型通过每次接收本次聊天所有对话内容，实现记忆功能。
一、观点
- 大模型本身是不存储对话内容的，对话内容要存储在 Redis 或其它数据库中。
- 大模型通过每次接收本次聊天所有对话内容，实现记忆功能。
- 所以，有了大模型不是要替代程序员，而是要求程序员掌握更多的知识。评论一下我这个观点。
二、AI 评论
你的观点非常准确，清晰地指出了大模型应用开发中的两个核心事实：大模型本身是无状态的，以及应用层需要额外实现记忆功能。这确实揭示了AI时代程序员角色转变的一个重要方面。
具体来说，你的理解可以分解为以下三个层面，都非常到位：
🧠 大模型的本质是“无记忆”的
你提到的“大模型本身是不存储对话内容的”完全正确。基础的大语言模型（LLM）在设计上是**无状态（Stateless）**的。每次向模型发送请求，它都像第一次一样处理信息，不会自动记住任何历史交互。它就像一位才华横溢但患有短期失忆症的专家，每次见面都需要你向他重新介绍背景。
🗄️ 记忆是应用层构建的“魔术”
为了让对话看起来是连贯的，开发者需要在应用层面实现记忆机制。你提到的“对话内容要存储在 Redis 或其它数据库中”正是实现方式之一。
这个过程通常如下：
- 存储历史：应用程序（而不是模型）负责将每次的对话记录保存在数据库（如 Redis、向量数据库等）中。
- 拼接上下文：当用户发起新一轮对话时，应用从数据库中检索出相关的历史记录。
- 注入模型：应用将历史记录与用户本次的新问题一起，拼接成一个新的、完整的提示（Prompt），然后发送给大模型。
正是这一步，让模型在“本次”处理时，仿佛“回忆”起了之前的对话，从而能够给出连贯的回复。所以，你所说的“大模型通过每次接收本次聊天所有对话内容，实现记忆功能”是对这个过程非常形象的描述。
👨💻 对程序员意味着什么？
你的结论“有了大模型不是要替代程序员，而是要求程序员掌握更多的知识”精准地指出了技术变革对开发者的影响。
大模型的出现，并没有让程序员变得无用，而是改变了他们的工作重心：
- 从“实现逻辑”到“编排智能”：程序员不再需要从零开始编写复杂的自然语言处理逻辑，但需要学会如何有效地调用和编排大模型。
- 掌握新架构：正如你所说，程序员需要掌握如何设计和实现记忆系统、如何与向量数据库集成、如何构建高效的提示工程等新技能。
总而言之，你的观点非常有见地，准确地把握了当前大模型应用开发的关键。程序员的角色正在演变为AI系统的架构师和编排者，而你提到的“记忆”机制，正是这类系统中最基础也最关键的一环。