摘要:1.如何把ChatClient集成向量数据库SimpleVectorStore并实现RAG? 1.引入向量数据库和向量库拦截器依赖 <dependency> <groupId>org.springframework.ai</groupId> <artifactId>spring-ai-starter
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摘要:1.多租户工作原理 2.引入jdbc的pom spring官网链接:https://docs.spring.io/spring-ai/reference/api/chat-memory.html,推荐使用官网的jdbc。 阿里巴巴ai链接:https://github.com/alibaba/spr
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摘要:SpringAI的tool和mcp的关系 其实mcp就是把spring应用里的通用tool功能,抽取出来,单独部署,这样当新服务需要通用的tool时,就只用集成mcp-client调用mcp-server功能就行了,不用再重复开发。
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摘要:WebClient调用sse接口 我在fast-ai服务里写好了sse接口,能正常访问,返回sse流,由于fast-ai服务没有认证服务,所以我就用fast-server服务通过feign调用fast-ai的相关接口,但是发现fegin只能请求http的restful接口,sse接口无法请求。所以这
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摘要:SpringAI如何先调用向量库,再把查到的结果一起传给大模型? 1.引入pom <dependencies> <dependency> <groupId>com.alibaba.cloud.ai</groupId> <artifactId>spring-ai-alibaba-starter-das
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摘要:SpringAI如何先调用向量库,再把查到的结果一起传给大模型? 1.引入pom <dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.ai</groupId> <artifactId>spring-ai-starter-model-oll
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摘要:1.问题 我在对接自己公司部署的模型时,使用curl直接访问模型接口没问题,但是使用springAI就不行了。报下面的错误: 2025-08-12T22:10:02.402+08:00 INFO 17620 [spring-Ai] [nio-8080-exec-2] o.a.c.c.C.[Tomca
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摘要:1.RAG(知识库 ChatPDF) 由于训练大模型非常耗时,再加上训练语料本身比较滞后,所以大模型存在知识限制问题: 知识数据比较落后,往往是几个月之前的 不包含太过专业领域或者企业私有的数据 为了解决这些问题,我们就需要用到RAG了。下面我们简单回顾下RAG原理 1.1.RAG原理 要解决大模型
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摘要:1.导言 阿里云百炼的通义千问模型支持 OpenAI 兼容接口,您只需调整 API Key、BASE_URL 和模型名称,即可将原有 OpenAI 代码迁移至阿里云百炼服务使用。 如果是要接入阿里云百炼模型,首先推荐使用Spring AI Alibaba,而不是使用SpringAI。当然了,因为百炼
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摘要:大模型如何实现会话记忆? 1.什么是assistant? 我们已经知道,role中的user角色存储的是用户输入的内容,system角色是用来指定大模型角色和任务背景的系统指令。 大模型是没有会话记忆的,如果想实现会话记忆功能,唯一的办法就是把之前聊过天的内容与新的提示词,一起发给大模型。这里我们就
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摘要:SpringAI如何记录会话日志? 1.原理 SpringAI利用AOP原理提供了AI会话日志的拦截,增强等功能,也就是Advisor。 下面这几个类很重要: 2.开启会话日志步骤 2.1 ChatClient配置SimpleLoggerAdvisor package com.fast.ai.con
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摘要:工程配置步骤 注意 1.spring-ai要求jdk最低版本为jdk17 2.spring-ai要求spring-boot最低版本为3.0 3.模型客户端配置三要素:system-content(让大模型知道自己是谁),user-content(用户提问的问题),model 1.引入依赖 <pare
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摘要:MCP协议与AI Agent技术解析:从FunctionCall到Spring AI的智能家居实战 引言 在AI与物联网深度融合的浪潮中,如何实现设备间的智能协作成为关键挑战。本文通过智能家居场景,深入解析MCP协议、AI Agent、FunctionCall及Spring AI四者的协同关系,揭示
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