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深入解析 Spring AI 系列：解析请求参数处理大家在使用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，如何处理和构造请求参数的过程。以下是核心代码示意：

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混元API的加密机制与原生集成实战今天，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，同时也能更好地适应我们具体的应用场景。

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深入解析 Spring AI 系列：解析返回参数处理关于普通聊天对接，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。

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深入解析 Spring AI 系列：解析函数调用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回结果。

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深入解析 Spring AI 系列：解析OpenAI接口对接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。

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深入解析 Spring AI 系列：以OpenAI与Moonshot案例为例寻找共同点今天，我们将重点探讨对接的业务逻辑。为了帮助大家更直观地掌握其中的规律性，我将通过对比OpenAI与《月之暗面》中的Moonshot两个案例来阐述这一点。通过这样的对比，大家可以更清晰地看到，这些对接业务的整体框架其实非常相似。换句话说，我们要做的工作只是其中的一小部分，但它同样是关键的一环。

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深入解析 Spring AI 系列：剖析OpenAI接口接入组件今天我们将继续探讨如何在Spring AI中接入大语言模型，以OpenAI为例，详细分析其接入过程。我们将逐步探讨OpenAI是如何与Spring AI系统对接的，具体包括如何配置接口、如何封装接口参数以及如何定义相关的接口。在讲解过程中，我们仍然会以整体架构为主线，逐步深入，详细了解类内部的实现细节和定义。这种渐进式的分析方式有助于更清晰地理解每个模块的功能和它们是如何协同工作的。

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教你自创工作流，赋予AI助理个性化推荐超能力之前，我们已经完成了工作流的基本流程和整体框架设计，接下来的任务就是进入实际操作和实现阶段。如果有同学对工作流的整体结构还不够熟悉，可以先参考一下这篇文章，帮助你更好地理解和掌握工作流的各个部分：

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借助AI助手快速解析LlamaIndex的Workflow设计与Java迁移在前面的讨论中，我们通过AI助手快速浏览并分析了LlamaIndex的核心源码及其可视化部分。在上次的工作中，我们已基本完成了使用Java版本实现的可视化部分，尽管在工作流（workflow）的分析上只是进行了初步探讨。今天，我们将深入探讨一个关键问题：能否将LlamaIndex在Python中的业务流程和核心代码，成功迁移并转化为Java版本。

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玩转AI工作流：一步步搭建灵活的自动化流程我们之前搭建了许多不同类型的智能体，其中最受欢迎的就是在智能体中搭建各种工作流——这也是我最喜欢探索和玩的领域。那么，究竟什么是工作流？如何在后端实现一个工作流呢？今天我们就先简单了解下。

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新概念英语学习助手之全拆解教程今天我们将实现一个学习英语的智能助手。回想一下大家小时候的英语学习经历，不知道你们都用过什么课外英语教材。对我来说，小时候在英语补习班上最常接触的就是《新概念英语》。

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AI实战篇：Spring AI + 混元手把手带你实现企业级稳定可部署的AI业务智能体在之前的内容中，我们详细讲解了Spring AI的基础用法及其底层原理。如果还有小伙伴对此感到困惑，欢迎参考下面这篇文章，深入学习并进一步掌握相关知识：https://www.cnblogs.com/guoxiaoyu/p/18441709

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深度解析Spring AI：请求与响应机制的核心逻辑我们在前面的两个章节中基本上对Spring Boot 3版本的新变化进行了全面的回顾，以确保在接下来研究Spring AI时能够避免任何潜在的问题。今天，我们终于可以直接进入主题：Spring AI是如何发起请求并将信息返回给用户的。

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智能汽车管家：工作流程优化实现案例大家好啊，小雨今天来体验一下百度千帆AppBuilder，这是一个智能体平台。作为喜欢玩工作流的人，今天我们的主题依然是如何通过工作流来满足所有需求。那么，让我来介绍一下今天的助手——汽车管家。

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AI实战 | 领克汽车线上营销助手：全面功能展示与效果分析我就不自我介绍了，在我的智能体探索之旅中，很多人已经通过coze看过我的教程。今天，我专注于分享我所开发的一款助手——《领克汽车线上营销》。

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Java智能之Spring AI：5分钟打造智能聊天模型的利器尽管Python最近成为了编程语言的首选，但是Java在人工智能领域的地位同样不可撼动，得益于强大的Spring框架。随着人工智能技术的快速发展，我们正处于一个创新不断涌现的时代。从智能语音助手到复杂的自然语言处理系统，人工智能已经成为了现代生活和工作中不可或缺的一部分。在这样的背景下，Spring AI 项目迎来了发展的机遇。尽管该项目汲取了Python项目如LangChain和LlamaIndex的灵感，但Spring AI并不是简单的移植。该项目的初衷在于推进生成式人工智能应用程序的发展，使其不再局