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SpringAI-简介及入门案例Spring AI 是 Spring 框架在⼈⼯智能领域的延伸，它旨在帮助开发者更⾼效地构建和部署 AI 应⽤。作为 Spring ⽣态系统的⼀部分，Spring AI 继承了 Spring 框架的诸多优点，如轻量级、松耦合、易于测试等，同时为 AI 应⽤开发提供了专⻔的⽀持和优化。

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Spring AI Alibaba实战：从0到1构建企业级智能应用❀ 刚参加了博客之星评选，路过的朋友们可以助力啦～，以下是链接， https://www.csdn.net/blogstar2025/detail/179

SpringAi-MCP技术MCP ，全称是 Model Context Protocol （模型上下⽂协议），是⼀种标准化协议，使 AI 模型能够以结构化的⽅式与外部⼯具和资源进⾏交互。该协议⽀持多种传输机制，以在不同环境中提供灵活性。可以把它想象成⼀个让 AI 模型更顺畅⼯作的桥梁和助⼿。

SpringAi-memorySpringAI 基于 ChatMemory 实现对话的记忆，也就是上下⽂内容的存储、发送请求时候附带。 ChatMemory 表示聊天对话记忆的存储，它提供添加消息到对话、从对话中检索消息以及清除对话历史的⽅法。

SpringAI-结构化输出APIStructuredOutputConverter 接⼝允许获取结构化输出，例如将输出映射到 Java 类或从⽂本型 AI 模型输出中提取值数组。接⼝定义如下：

SpringAi-Advisor续timerAdvisor只在call2起作用，在call1不起作用运行结果在前边的案例中，我们讲解了多轮会话，分别基于内存和 JDBC ⽅式，⽽官⽅的 ChatMemory 并没有提供基于 Redis 的实现⽅式。下来我们使⽤⾃定义的 advisor 来实现⾃⼰的多轮会话。

【AI】大模型知识入门扫盲以及SpringAi快速入门大模型是基于海量数据训练的、参数量巨大的深度学习模型，核心能力是理解和生成人类语言，完成推理翻译代码编写等复杂任务。案例-chatgpt,千问,豆包,deepseek。

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SpringAI-AdvisorChatMemoryRepository 接⼝是对话记忆存储的抽象。⽀持多种存储⽅式，例如：内存⽅式、 JDBC ⽅式以及 Redis ⽅式等，每种实现⽅式都有特定的实现类。⽐如内存⽅式就是通过 InMemoryChatMemoryRepository 类实现的。

Java大模型应用开发day06-天机ai-学习笔记学生在学习过程中，可以在社区中提问，如下：在传统的系统功能中，一般这样的问题，都是其他的同学或者是老师进行回复，往往这样的回复的不及时的，为了解决这个问题，所以，需要进入AI自动回复，就是在学生问题发出后，AI进行自动回复。像这样：

SpringAI(一)SpringAI 提供了一套抽象方法,屏蔽了底层对各种模型的复杂操作,具体的调用,调整,模板由Springai来执行.我打算通过SpringAI为媒介开始研究下人工智能在我们项目中的应用,所以该系列会包含一些基础的人工智能的知识cuiyaonan2000@163.com

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SpringAi 加载 ONNX Embedding

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SpringAI Rag 文件读取

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SpringAI智能助手案例接下来，我们就利用SpringAI发起与大模型的第一次对话。Java 领域实现大模型开发(LLM)，有两个非常重要的框架

Spring AI 与 LangChain4j 对比随着大型语言模型（LLM）的崛起，软件工程领域正在经历一场范式转变，从确定性的逻辑编程转向概率性的生成式交互。在 Java 生态系统中，Spring AI 和 LangChain4j 已成为连接企业级应用与 AI 模型的主流框架。虽然两者的最终目标一致——即简化 Java 应用与 AI 的集成——但它们源于截然不同的设计哲学，导致了在实现同一功能时存在显著的机制差异。

项目案例-构建 AI 驱动的文档搜索系统-2本项目是基于Spring AI + PgVector的智能文档检索系统，支持向量搜索、关键词搜索和混合搜索等功能。

PGvector ：在 Spring AI 中实现向量数据库存储与相似性搜索PGvector 是 PostgreSQL 的开源扩展，专为向量相似性搜索而设计。它允许开发者在 PostgreSQL 数据库中存储和搜索机器学习生成的嵌入（embeddings），支持精确和近似最近邻搜索。

Spring AI ETL Pipeline Transformers 详细指南在RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统中，ETL（Extract, Transform, Load）管道是将原始数据转换为AI模型可处理格式的核心组件。Transform阶段负责对文档进行转换，确保数据以最适合AI模型处理的格式存在。

Springai RAG 外挂知识库增强新建txt文档作为知识库a.txt写个CommandLineRunner在项目加载完读取知识库数据清洗存储到向量数据库（ETL）