springai

基于SpringAI Alibaba实现RAG架构的深度解析与实践指南RAG（Retrieval-Augmented Generation）检索增强生成是一种将信息检索技术与生成式AI相结合的创新架构。它通过以下方式实现智能化内容生成：

基于Redis实现RAG架构的技术解析与实践指南Redis在RAG架构中扮演着向量数据库的核心角色，其技术特性完美契合RAG需求：Redis通过RedisSearch模块实现向量检索功能，其索引结构设计如下：

何似在人间575

SpringAI+DeepSeek大模型应用开发——1 AI概述LLM（LargeLanguage Model，大语言模型）能理解和生成自然语言的巨型AI模型，通过海量文本训练。例子：GPT-4、Claude、DeepSeek、文心一言、通义干问。

提示词 (Prompt)在生成式 AI 应用中，Prompt（提示）是与大型语言模型（LLM）交互的核心输入格式。Prompt 的设计不仅决定了模型理解任务的准确度，还直接影响生成结果的风格、长度、结构与可控性。随着模型能力和应用场景的不断丰富，Prompt 的结构也从最初的简单文本演进为支持多角色区分、占位符模板化、工具调用等高级特性。本文将系统梳理 Prompt 的演变历程、角色（Role）分类及职责、Spring AI 中 Prompt API 的详细使用方法，以及 PromptTemplate 的模板化实践，并在每个小节

怎么起个名就那么难

Spring AI 1.0.0-M6 快速开始（一）Spring 是JAVA中我们经常使用的框架之一，Spring AI不断的发展迭代目前已经到M6版本据说上半年会出一个稳定版本。

奋斗的袍子007

Spring AI + Ollama 实现调用DeepSeek-R1模型API随着人工智能技术的飞速发展，大语言模型（LLM）在各个领域的应用越来越广泛。DeepSeek 作为一款备受瞩目的国产大语言模型，凭借其强大的自然语言处理能力和丰富的知识储备，迅速成为业界关注的焦点。无论是文本生成、代码编写，还是智能问答、数据分析，DeepSeek 都展现出了巨大的潜力。

Spring AI 与企业级应用架构的结合随着 AI 技术的不断发展，越来越多的企业开始将 AI 模型集成到其业务系统中，从而提升系统的智能化水平、自动化程度和用户体验。在此背景下，Spring AI 作为一个企业级 AI 框架，提供了丰富的工具和机制，可以帮助开发者将 AI 模型无缝地集成到 Spring Boot 应用中，并支持大规模的部署和扩展。

构建 Q&A 系统：基于文档和模型的问答在现代企业中，自动化的问答系统可以极大地提升工作效率，特别是在文档处理、客户支持和知识管理等领域。通过结合 Spring AI 和文档检索技术，可以轻松构建一个智能的问答系统，帮助用户从文档中快速获取信息。本文将展示如何利用 Spring AI 构建一个可以根据文档内容回答问题的智能 Q&A 系统。

Spring AI 在微服务中的应用：支持分布式 AI 推理在现代企业中，微服务架构已成为开发复杂系统的主流方式，而 AI 模型推理也越来越多地被集成到业务流程中。如何在分布式微服务架构下高效地集成 Spring AI，使多个服务可以协同完成 AI 任务，并支持分布式 AI 推理，是企业面临的关键挑战。

构建自定义 AI 模型服务：集成到 Spring AI 处理特定任务生成式 AI 的发展为解决各种特定任务提供了强大的支持。然而，许多场景需要定制化的 AI 模型，例如企业内的专属知识库问答、图像处理任务、或特定行业的语音识别。将自定义的 AI 模型集成到 Spring AI 中，可以利用其模块化、配置管理和工具支持功能，快速构建强大的智能应用。

Spring Boot 无缝集成SpringAI的函数调用模块这是一个完整的 Spring AI 函数调用实例，涵盖从函数定义、注册到实际调用的全流程，以「天气查询」功能为例，结合代码详细说明：

SpringAI基于API对大语言模型调用随着人工智能技术的迅猛发展，大型语言模型（LLM）在各个领域的应用越来越广泛。SpringAI作为一个旨在简化AI集成的框架，为开发者提供了高效、便捷的工具来连接和调用这些大模型。本文将详细探讨如何使用SpringAI整合通义千问等大语言模型，并通过实例演示这一过程，最后提供一些扩展建议。

连接 OpenAI 模型：基础操作在这一部分中，我们将介绍如何连接 OpenAI 模型，设置 API 密钥，并使用 Spring AI 的 ChatClient 与 OpenAI 模型进行简单的对话。Spring AI 为集成 OpenAI 模型提供了方便的工具，使得开发者能够更轻松地与 GPT 系列模型进行交互。

水中加点糖

使用Spring AI中的RAG技术，实现私有业务领域的大模型系统在上一篇文章《使用SpringAI快速实现离线/本地大模型应用》中，记录了如何使用SpringAI来调用我们的本地大模型，如何快速搭建一个本地大模型系统，并演示本地大模型的智能对话、图片理解、文生图等功能。

怎么起个名就那么难

ElasticSearch的向量存储和搜索

非著名架构师

开源框架 Spring AI 的使用方法和窍门：如何提高开发效率随着人工智能（AI）的不断发展，越来越多的开发者开始关注如何将 AI 集成到现有的应用中。Spring AI 是一个开源的框架，帮助开发者在 Spring 生态系统中轻松地集成和使用 AI 技术。本文将介绍 Spring AI 的基本使用方法，以及如何利用框架的特性提高开发效率。

記億揺晃着的那天

SpringBoot3 简单集成 Spring AI 并使用电脑要装有jdk17。对于有多个jdk需求的开发者来说。推荐使用jdk版本管理工具。使用jabba在Windows上管理多个版本的JDK-详细教程

春哥的魔法书

Spring AI (五) Message 消息在Spring AI提供的接口中，每条信息的角色总共分为三类：SystemMessage：系统限制信息，这种信息在对话中的权重很大，AI会优先依据SystemMessage里的内容进行回复；

春哥的魔法书

Spring AI (六)外部资源因为通义千问数据只到2021年, 所以不能响应最新的数据, 这里使用提供外部资源的方式来补充, 这也是为后面RAG + 向量数据库的过渡

springai+pgvector+ollama实现rag首先在ollama中安装mofanke/dmeta-embedding-zh:latest。执行ollama run mofanke/dmeta-embedding-zh 。实现将文本转化为向量数据