随笔分类 - 人工智能
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摘要：以前啊，咱们程序员为了追热点、抢风口，经常干一件事——熬夜爆肝，就为了赶在别人前面做出一款小产品。为啥？因为谁先上线，谁就能吃到第一波流量红利，用户一用觉得不错，说不定立马就付费了。这种“快就是王道”的打法，在节假日尤其明显。 就拿马上要到的国庆节来说吧，你现在随便刷个短视频，满屏都是“国庆专属头像
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摘要：在上一章节中，我们详细介绍了Trae如何成功开通VIP权限，帮助大家顺利体验更多高级功能。今天，我们将把重点转移到SOLO模式，带大家深入了解这一模式的独特魅力和实用价值。经过亲身体验和使用，我个人认为SOLO模式表现非常出色，功能设计合理，操作简便，带来了极佳的使用感受。 接下来，我们将通过一个具
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摘要：转眼之间，MCP 技术已在人工智能领域炙手可热，持续走红超过半年，堪称当下最受关注的“新晋顶流”技术。从最初的地图类应用，到后来层出不穷的新闻类、工具类 MCP 智能体，各类场景的探索不断拓宽，相关产品可谓比比皆是。不过，令人欣喜的是，近期终于成功推出了与支付相关的 MCP 工具，标志着无论是个人开
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摘要：在上一章节中，我们讲解了MCP服务，并以Spring AI作为客户端和服务端进行示例说明。然而，当前市面上已经存在众多成熟的MCP客户端和服务端实现。那么，Spring AI在这些现有方案中的适配程度究竟如何？接下来，我们将深入探讨这一问题。 Spring AI客户端-第三方MCP MCP市场 我们
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摘要：引言 随着人工智能（AI）技术的飞速发展，越来越多的开发者开始探索如何将AI集成到自己的应用中。人工智能正在迅速改变各行各业的工作方式，从自动化客服到智能推荐系统，AI的应用几乎无处不在。Spring AI作为一种开源框架，提供了强大的功能，使开发者能够轻松集成AI到Spring Boot应用中。结
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摘要：连续工作累死人，身心疲惫时，总得有那么一点时间给自己松口气。每当这个时候，我总喜欢偷偷摸摸地看看新闻，整理一下逐渐疯狂的思维。毕竟，谁说程序员就只能埋头写代码？谁规定了只能死磕在堆积如山的bug中？ 比如这次，我打开了 IDE，随手启动了那个我最近一直在用的腾讯云的 CodeBuddy 编程助手插件
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摘要：上次我们在Coze平台上成功搭建了一个针对金仓问题的解决助手。这个智能体的核心工作流程相对简单：每次它通过HTTP接口调用插件，在金仓平台内部进行搜索，随后利用大模型的推理能力对查询结果进行分析，从而为用户提供问题解答。然而，问题也随之而来——金仓内部的搜索功能存在一定的局限性。搜索出来的博文资料之
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摘要：上次我们讨论了如何将自己的开源项目发布到 Maven 中央仓库，确保其能够方便地被其他开发者使用和集成。而我们的项目 spring-ai-hunyuan 已经具备了正常的聊天对话功能，包括文本聊天和图片理解等基础功能。今天，我们进一步优化和扩展了该项目，新增了一个向量化功能。如图所示： 好的，首先就
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摘要：接着我们上次向Spring AI提交的混元模型模块，我已经完成了所有关于混元的聊天对接，并提交了相应的PR描述。提交后，荣获了一张“好人卡”，如图所示： 今天，我们决定将之前提交给Spring AI官方的PR重新拿出来，并准备将其独立维护在一个开源仓库中。做出这一决策的原因是Spring AI官方表
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摘要：腾讯云的大模型知识引擎本身定位于为企业客户及合作伙伴提供服务，因此我在探索如何最佳利用其现有功能与特点时，专注于实际应用场景的挖掘。为此，今天我搭建出了一个卖车销售话术练习助手，旨在帮助销售人员更高效地提升其销售技能。
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摘要：昨天简单体验了一下大模型知识引擎（LKE），总体来说，虽然其功能方面还有一定欠缺，但在一些特定领域，特别是RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术的应用上，还是表现出了一些优势。通过这种技术，LKE能够提供相对准确和高效的回答，尤其是在需要快速检索和生成信息的场景下
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摘要：在前面，我们已经为大家铺垫了大量的知识点，并深入解析了Spring AI项目的相关内容。今天，我们将正式进入实战环节，从零开始，小雨将带领大家一步步完成将第三方大模型集成到Spring AI中的全过程。为了方便讲解，本次实战的示范将以腾讯的混元大模型为主，我们将逐步向你展示如何将该大模型嵌入到Spr
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摘要：今天，我们将深入探讨如何利用DeepSeek来真正解决我们当前面临的一些问题。具体来说，今天我们仍然会将DeepSeek接入到Spring AI中进行利用。需要注意的是，虽然DeepSeek目前主要作为推理型助手存在，并不完全适合作为智能体的首选，但它仍然能够有效地融入并提升你的业务流程。因此，你可
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摘要：今天，我们将简单地了解如何向 Spring AI 提交 PR（Pull Request）。在这个过程中，有一些常见的坑需要大家注意和避免，特别是在 Git 操作方面。我们会重点关注提交信息的规范，如何进行一次合并提交，以及其他在代码质量和结构上需要遵守的要求。 最后，我们会快速回顾一下与代码相关的一
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摘要：大家在使用Spring AI项目开发Agent时，可能会发现，尽管外层的接口设计和调用逻辑比较统一，但实际上每个第三方接口在实现时都会有一些微妙的差异。这些差异可能体现在请求参数的构造、数据格式的处理，或者是某些接口特有的配置选项上。因此，今天我们主要聚焦于Spring AI在实际调用接口之前，如何
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摘要：今天，我们将重点讨论在对接混元大模型时需要特别关注的几个要点。首先，最为关键的一点是，混元大模型的加密方式相比于其他大模型更为复杂和严密。在对接过程中，我们通常避免使用混元官方提供的SDK进行集成，主要是因为官方SDK的应用场景存在一定的限制。若能实现原生对接，将能够提供更加灵活和高效的接入方式，同
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摘要：关于普通聊天对接，目前已经完成了大部分讲解，剩下的就是最后一步，今天我们将重点讨论在返回参数时需要注意的几个关键点。为了更好地说明这些注意事项，我们仍然以OpenAI接口为例，逐步讲解相关的代码实现，帮助大家更清楚地理解这一部分的细节。 接下来，我们就直接看一下这一部分代码，分析其中的注意事项。 其
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摘要：今天我们将讨论之前略过的可观测性部分的代码。在这里，我想简单说明一下，当时这部分代码属于必须编写的固定模板，因此在最初的讨论中我们直接跳过了它。虽然这部分代码乍看之下可能显得比较复杂，但实际上它的核心功能只是链路追踪的实现而已。既然如此，接下来我们就不再赘述，直接来看一下这部分关键代码，如图所示：
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摘要：我们之前讨论并实践过通过常规的函数调用来实现 AI Agent 的设计和实现。但是，有一个关键点我之前并没有详细讲解。今天我们就来讨论一下，如何让大模型只决定是否调用某个函数，但是Spring AI 不会在内部处理函数调用，而是将其代理到客户端。然后，客户端负责处理函数调用，将其分派到相应的函数并返
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摘要：今天我们将主要探讨OpenAI是如何进行接口对接的，虽然我们不打算深入细节，但会对整体流程进行一个大概的了解。后续会逐步分析其中的具体细节，大家可以耐心等待，逐步展开。好的，现在让我们开始，下面是我简单绘制的一张图示，旨在帮助大家更好地理解接下来的分析流程。 OpenAiApi 我们第一步将直接查看
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