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【Spring AI 开发指南】ChatClient 基础、原理与实战案例ChatClient是 Spring AI 与大语言模型交互的统一入口，通过流式 DSL 设计，兼顾简洁性与扩展性，支持多模型、可观测性、模板、历史上下文、结构化输出等高级特性，适用于从简单问答到复杂 Agent 系统的各类场景。 ChatClient 是一个用于与大语言模型通信的 API 接口，支持同步和流式编程模型，同时它也是 Spring AI 一切的起源。总体通过 ChatClientRequestSpec、CallResponseSpec 和 StreamResponseSpec 三个子接口

【Spring AI Alibaba】⑥ 记忆管理（Memory）：让Agent拥有“长期记忆“的智能方法本文基于Spring AI Alibaba最新版本（2025年12月，兼容Spring Boot 3.5.7 / Spring Cloud Alibaba 2023.0.x），适合中高级Java开发者、AI应用架构师阅读

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ChatClient入门ChatClient 提供了与 AI 模型通信的 Fluent API，它支持同步和反应式（Reactive）编程模型。与 ChatModel、Message、ChatMemory 等原子 API 相比，使用 ChatClient 可以将与 LLM 及其他组件交互的复杂性隐藏在背后，因为基于 LLM 的应用程序通常要多个组件协同工作（例如，提示词模板、聊天记忆、LLM Model、输出解析器、RAG 组件：嵌入模型和存储），并且通常涉及多个交互，因此协调它们会让编码变得繁琐。当然使用 ChatModel

基于 Spring AI 开发智能邮件分类器将详细介绍如何使用 Spring AI 开发一个完整的智能邮件分类器。这个方案充分利用了Java和Spring Boot经验，并引入了AI能力。

【Spring AI Alibaba】 ⑤ 人工介入（Human-in-the-loop）：关键决策点的智能审批与中断恢复“AI不是万能的，但AI+人工介入可以成为最可靠的决策伙伴”想象一下，你正在使用一个智能客服系统，它突然要执行"删除所有用户数据"的操作。你会放心让AI直接执行吗？不，你会要求人工确认。这就是"人工介入（Human-in-the-loop）“的核心价值——在关键决策点插入人工审批环节，让AI成为"智能助手"而非"决策者”。

每日Java面试场景题知识点之-Spring AI企业级AI应用开发在一家大型电商平台中，技术团队面临一个典型的企业级AI集成挑战：现有系统基于Spring Cloud微服务架构，需要快速集成AI能力来提升用户体验。具体需求包括：

53_Spring AI 干货笔记之转录APISpring AI 通过 TranscriptionModel 接口为语音转文字转录提供了统一的 API。这使您能够编写可在不同转录提供商之间移植的代码。

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SAA入门代码版本请参考官方说明添加链接描述版本兼容关系添加链接描述核心组件模型服务灵积(DashScope)添加链接描述添加链接描述

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AI大模型实用(八)Java快速实现智能体整理(使用LangChain4j-agentic来进行情感分析/分类)百度百科给「情感分析」的定义：情感分析是人工智能领域中计算语言学的分支，属于自然语言处理的核心内容，其定义为通过自动技术判定文本中观点持有者对特定话题的情感倾向或态度（如褒贬性判断）。该方法主要依赖文本预处理、特征标注、模型训练等流程，可分为基于情感词典、机器学习和深度学习的分析方法。应用场景覆盖舆情监测、电子商务、客服系统及精神健康等领域，并与情感计算技术协同实现多情感理解。

【AI微服务】【Spring AI Alibaba】 ④ 深度实战：从零构建通义千问聊天服务（2025 最新版）2024–2025 年，大模型（LLM）已从“玩具”变成“基础设施”。但直接调用 API 写胶水代码？太原始了。

【AI微服务】【Spring AI Alibaba】 ③ Spring AI Alibaba Agent 核心执行流程源码解析本文基于 Spring AI Alibaba 最新版本（2025 年 11 月，兼容 Spring Boot 3.5.7 / Spring Cloud Alibaba 2023.0.x） ✅ 适合中高级 Java 开发者、AI 应用架构师阅读 🔗 官方文档：https://sca.aliyun.com/en/docs/ai/overview/

Spring AI实战：SpringBoot项目结合Spring AI开发——Tool Calling（工具调用）详解与实战🪁🍁 希望本文能给您带来帮助，如果有任何问题，欢迎批评指正！🐅🐾🍁🐥导航参见： Spring AI实战：SpringBoot项目结合Spring AI开发——ChatClient API详解 Spring AI实战：SpringBoot项目结合Spring AI开发——提示词(Prompt)技术与工程实战详解 Spring AI实战：SpringBoot项目结合Spring AI开发——模型参数及ChatOptions API详解 Spring AI实战：SpringBoot项目结合Sprin

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AI 驱动的报表系统：从传统到智能的落地与演进本文基于《报表系统的那些事：四部演进史》的基础架构，聚焦当下大模型规模化落地背景，探讨报表系统智能升级路径。通过对比传统报表与 AI 报表核心差异，明确其 “自然语言交互、智能异常检测、动态指标推荐” 优势；详解新手友好的技术栈选型、三大核心场景落地思路与关键代码，以及工程化架构设计与动态管理方案；同时盘点热门开源项目与大厂布局，展望多模态等未来趋势，为传统报表开发者提供低成本、易落地的从 0 到 1 AI 拓展指南。

LLM - Spring AI × Anthropic SkillsLLM - Agent Skills 智能体新范式LLM - Agent Skills 案例：PR 代码评审 Skill

大佐不会说日语～

Spring AI Alibaba 的 ChatClient 工具注册与 Function Calling 实践在实际使用 Spring AI 进行聊天应用开发时，碰到工具（Tool）注册、函数调用（Function Calling）以及 ChatClient 配置的问题。本文将总结从源码到实践的一些经验和知识点，帮助你更高效地集成 AI 聊天功能。

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AI大模型实用(三)Java快速实现智能体整理(Springboot+LangChain4j)目录1.1 简介1.2 示例步骤一：添加pom步骤二：配置步骤三：流式输出步骤四：正常输出步骤五：【类似函数调用】AI Service接口

40_Spring AI 干货笔记之 Transformers (ONNX) 嵌入TransformersEmbeddingModel 是一个 EmbeddingModel 实现，它使用选定的句子转换器在本地计算句子嵌入。

41_Spring AI 干货笔记之 OpenAI SDK 嵌入（官方支持）Spring AI 通过 OpenAI Java SDK 提供对 OpenAI 文本嵌入模型的支持，为 OpenAI 服务（包括 Microsoft Foundry 和 GitHub Models）提供了稳健且官方维护的集成方案。

Spring AI MCP Server接入百炼问题排查在将基于Spring AI的MCP（Model Context Protocol）服务接入阿里云百炼平台时，遇到一个奇怪的问题：MCP服务在trae客户端上可以正常工作，但在百炼平台上却无法正常使用。具体表现为百炼平台发送第二个请求时，服务端接收不到请求体，导致请求失败。

用Java撸一个AI聊天机器人：从零到一的踩坑实录最近AI聊天机器人火得不行，我也想用Java搞一个玩玩。说实话，刚开始觉得应该挺简单的，不就是调个API吗？结果踩了一堆坑。今天就把整个从零到一的过程，还有那些让人崩溃的坑，都分享出来。