上篇，我們提到每個 Entity 通常對應到一個資料表，而 Repository 在後端框架中即是資料存取層，負責與資料庫互動。以歷史推薦紀錄 RecommendationHistoryRepository 來看，Spring Data JPA 可自動產生 CRUD 操作，只需繼承 JpaRepository：

public interface RecommendationHistoryRepository extends JpaRepository<RecommendationHistory, Long> {
    List<RecommendationHistory> findByUserOrderByCreatedAtDesc(User user);
}

Spring Data JPA是Spring框架家族中的一員，建立於Java Persistence API（JPA）的基礎上，使其能夠專注於簡化數據持久層的開發。

另外，Repository 可自訂查詢方法（例如 findByUserOrderByCreatedAtDesc），直接取得某用戶的歷史推薦紀錄，並依建立時間排序或分頁：

	  List<RecommendationHistory> findByUserOrderByCreatedAtDesc(User user);
	  List<RecommendationHistory> findByUserOrderByCreatedAtDesc(User user, Pageable pageable);
	  List<RecommendationHistory> findByUserAndCreatedAtAfterOrderByCreatedAtDesc(User user, LocalDateTime after);

能用 JPQL（如 @Query 標註）或原生 SQL 進行複雜查詢：

		@Query("SELECT COUNT(r) FROM RecommendationHistory r WHERE r.user = ?1")
    long countByUser(User user);
    
    @Query("SELECT AVG(r.userRating) FROM RecommendationHistory r WHERE r.user = ?1 AND r.userRating IS NOT NULL")
    Double getAverageRatingByUser(User user);

每個 Entity 通常對應一個 Repository，讓 Service 層能方便取得、儲存、更新、刪除資料，提升資料存取效率與維護性。

串接 AI Agent 時，Service 層可透過 Repository 取得過去的推薦紀錄、計算評分、分析使用者行為等，將資料提供給 AI 基礎模型做為決策或回饋的參考，並讓推薦結果夠容易保存、流通或優化。

參考資料：

1. Albert Hg (19) 導入Spring-Data-JPA，將資料庫與物件進行綁定與 Sequence 的設定