spring ai

如何在 Spring Boot 应用中配置多个 Spring AI 的 LLM 客户端越来越多的现代应用开始集成大型语言模型（LLM），以构建更智能的功能。如何使用Spring AI快速整合LLM能力到自己的Spring Boot应用，在之前的博文中有过很多篇关于使用Spring AI使用不同供应商LLM的整合案例。虽然一个 LLM 能胜任多种任务，但只依赖单一模型并不总是最优。

【SpringAI】第六弹：深入解析 MCP 上下文协议、开发和部署 MCP 服务、MCP 安全问题与最佳实践学习 AI 应用开发的‏高级特性 —— MCP 模型上下文协议，打通‏ AI 与外部服务的边界。先学习 MCP 的‏几种使用方式，然后基于 Spring AI ‏框架实战开发 MCP 客户端与服务端，帮你掌‌握 MCP 的架构原理和最佳实践。

Spring AI-流式编程HTTP协议本身设计为无状态的请求-响应模式，严格来说，是无法做到服务器主动推送消息到客户端，但通过Server-Sent Events(服务器发送事件，简称SSE)技术可实现流式传输，允许服务器主动向浏览器推送数据流。

Spring AI快速入门以及项目的创建这是Spring官方推出的首个稳定版人工智能(AI)集成框架。旨在帮助Java/Spring开发者更便捷地在企业级应用中集成AI能力(如大语言模型、机器学习、向量数据库、图像生成等)。它的发布标志着Spring生态正式进入AI时代，为Java开发者提供了标准化的AI开发工具链，AI技术正式进入Spring生态的核心工具链。

【SpringAI】第四弹：深入解析 Rag 检索增强工作流程、最佳实践和调优以 Spri‏ng AI 框架为例，‏学习 RAG 知识库应‏用开发的核心特性和高级‏知识点，并且掌握 RA‌G 最佳实践和调优技巧。

SpringAI工具调用原理解析目录一、工具调用整体流程二、工具调用检测机制1. 结构检测：AssistantMessage 与 ToolCall

Spring AI开发指导-对话存储Spring AISpring AI开发框架提供对接应用与AI模型的集成开发能力，让开发者更加容易地开发智能体以及其他生成式人工智能的应用：

Spring AI Alibaba 项目接入兼容 OpenAI API 的大模型主要的 maven 依赖如下所示：jdk 21 + springboot 3.4.5 + spring-ai-alibaba-starter-dashscope 1.0.0.2 + spring-ai-openai 1.0.0

递归尽头是星辰

大模型与Spring AI的无缝对接：从原理到实践本文系统梳理了大模型知识，以及与Spring AI的集成方案，涵盖本地部署、云服务、API调用三种模式的技术选型对比。通过DeepSeek官方API示例详解Spring AI的四种开发范式（纯Prompt/Agent/RAG/微调），并提供架构决策矩阵和性能优化技巧。

你可以叫我仔哥呀

Java程序员学从0学AI（七）上一篇文章围绕 Spring AI 的 Chat Memory（聊天记忆）功能展开，先是通过代码演示了不使用 Chat Memory 时，大模型因无状态无法记住上下文（如用户姓名）的情况，随后展示了使用基于内存的 Chat Memory 后，大模型能关联历史对话的效果。同时，剖析了其实现原理 —— 通过拦截请求拼接历史上下文发送给大模型，并介绍了 ChatMemory 接口及默认实现，还探讨了将对话记录持久化到 MySQL 的自定义方案及相关问题解决，为构建连续对话能力提供了思路。接下来，我们将继续深入探

GEM的左耳返

Java AI面试实战：Spring AI与RAG技术落地面试官：谢飞机同学，今天我们聚焦Java AI应用开发，重点考察Spring AI和RAG技术栈。谢飞机：（兴奋地）面试官好！我可是AI达人！ChatGPT、Midjourney我天天用，Spring AI这新框架我也研究过！

会写代码的斯皮尔伯格

Spring Boot 3整合Spring AI实战：9轮面试对话解析AI应用开发周先生：cc，先聊聊Spring AI的基础配置吧。如何在Spring Boot 3项目中集成Ollama？

Java大厂面试实录：从Spring Boot到AI微服务架构的深度解析场景：互联网大厂Java求职者面试面试官（严肃）：小曾，我们今天主要考察Java后端技术栈，结合业务场景提问。先从你熟悉的Spring Boot开始。

小码农叔叔

【AI大模型】Spring AI 基于mysql实现对话持久存储详解目录一、前言二、Spring AI 记忆功能概述2.1 Spring AI会话记忆介绍2.2 常用的会话记忆存储方式

基于Spring AI Alibaba的多智能体RAG应用完整的代码下载：基于SpringAIAlibaba的多智能体RAG应用资源-CSDN下载已同步上传至github：1998y12/multi-agent-rag-spring: a multi-agent RAG application with Spring AI Alibaba

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Spring Boot使用MCP服务器1、JDK版本172、pom文件3、配置文件application.properties4、MCP服务

程序员阿超的博客

Java大模型开发入门 (13/15)：拥抱官方标准 - Spring AI框架入门与实践到目前为止，我们整个系列的旅程都是在功能强大的LangChain4j框架上构建的。它就像一个装备齐全的“瑞士军刀”，为我们提供了构建RAG和Agents所需的所有底层和高层工具。

迢迢星万里灬

Java求职者面试：Spring AI、MCP、RAG、向量数据库与Embedding模型技术解析1. 请解释Spring AI是什么？它与传统Spring框架有何不同？Spring AI是Spring生态系统的一部分，专注于人工智能和机器学习相关的开发。与传统Spring框架相比，Spring AI提供了更丰富的工具和库来支持AI应用的构建，例如集成TensorFlow和PyTorch等深度学习框架。

Spring Boot 整合 Spring AI 与 MCP 开发智能体工具指南随着大语言模型(LLM)的普及，越来越多的开发者希望将其集成到自己的应用中。Spring AI 作为 Spring 生态下的 AI 集成框架，提供了便捷的方式来对接各种大模型。而 MCP(Model Context Protocol) 则是 Spring AI 中用于扩展模型能力的重要机制，允许我们通过自定义工具(Tool)增强模型的功能。

【Spring AI 1.0.0】Spring AI 1.0.0框架快速入门(2)——Prompt（提示词）【Spring AI 1.0.0】Spring AI 1.0.0框架快速入门(1)——Chat Client API 【Spring AI 1.0.0】Spring AI 1.0.0框架快速入门(2)——Prompt（提示词）【Spring AI 1.0.0】Spring AI 1.0.0框架快速入门(3)——Structured Output Converter（结构化输出转换器）