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使用Spring AI集成Perplexity AI实现智能对话（详细配置指南）Perplexity AI作为新兴的AI服务提供商，通过将语言模型与实时搜索引擎结合，提供了独特的对话体验。Spring AI通过复用OpenAI客户端实现了与Perplexity AI的无缝集成，开发者可快速构建智能对话应用。本文将详细介绍如何在Spring Boot项目中配置和使用Perplexity AI服务。

（增强）基于sqlite、mysql、redis的消息存储原文链接：（增强）基于sqlite、mysql、redis的消息存储说明：本教程将采用2025年5月20日正式的GA版，给出如下内容

AI工程师跑路了-怎么办？百无聊赖中翻开了又一本金庸的小说《雪山飞狐》，江湖侠气，快意恩仇瞬间跃然纸上，唯有最后胡斐那一刀才让读者回到了现实。之前刚读了《明朝那些事儿》，最后重墨了李闯王，也不知道是不是世界太小了，还是巧合，《雪山飞狐》的背景就是李闯王的4大护卫家的百年爱恨情仇，翻完《雪山飞狐》，又巧合的拿起了《百年孤独》，又是百年的孤独与爱恨... 这也许就是读书的另类乐趣吧。

SpringAI（GA版）的Advisor：快速上手+源码解读原文链接：SpringAI的Advisor：快速上手+源码解读说明：本教程将采用2025年5月20日正式的GA版，给出如下内容

Spring AI 与 Hugging Face 深度集成：打造高效文本生成应用在人工智能技术蓬勃发展的时代，大型语言模型（LLM）在自然语言处理领域展现出了强大的能力。Hugging Face 作为人工智能社区的重要一员，提供了丰富的模型资源和强大的工具。其中，Hugging Face Text Generation Inference（TGI）是专门针对大型语言模型服务部署的解决方案，通过优化性能的多种技术，让文本生成任务更加高效，并且可通过 API 轻松访问。而 Spring AI 作为 Spring 生态中用于人工智能开发的框架，与 Hugging Face 的集成，为开发者

代码蛀虫向品

SpringAI框架详解：功能、接口及支持的AI模型SpringAI是一款专注于简化人工智能应用开发的框架。它通过提供统一的接口和丰富的功能模块，帮助开发者快速集成多种AI模型，降低了使用门槛，提高了开发效率。

Spring AI聊天模型API：轻松构建智能聊天交互在当今数字化时代，智能聊天功能已成为众多应用程序提升用户体验、增强交互性的关键要素。Spring AI的聊天模型API为开发者提供了一条便捷通道，能够将强大的AI驱动的聊天完成功能无缝集成到各类应用中。借助预先训练的语言模型，如广为人知的GPT，它能够依据用户输入生成自然流畅、类人化的回复。这一API不仅工作机制高效，而且设计理念极为先进，旨在实现简单易用与高度可移植性，让开发者能以极少的代码改动在不同AI模型间自由切换，充分契合Spring框架一贯秉持的模块化与可互换性原则。接下来，让我们深入探索Spr

探索 Spring AI 的 ChatClient API：构建智能对话应用的利器在当今人工智能蓬勃发展的时代，智能对话系统成为了众多应用的核心组成部分。无论是客服机器人、智能助手还是聊天应用，都离不开高效、灵活的对话处理能力。Spring AI 作为 Spring 生态系统中专注于人工智能的框架，为开发者提供了强大的工具和功能。其中，ChatClient API 是一个关键组件，它提供了与 AI 模型进行通信的流畅接口，支持同步和流式编程模型，极大地简化了开发智能对话应用的过程。本文将深入探讨 Spring AI 的 ChatClient API，介绍其使用方法、特性以及如何利用它构

开启 Spring AI 之旅：从入门到实战在当今人工智能飞速发展的时代，Spring AI 为开发者们提供了一个强大而便捷的工具，用于在 Spring 生态系统中构建 AI 应用程序。本文将为你提供如何开始使用 Spring AI 的详细指南，帮助你快速上手并开启 AI 应用开发之旅。

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：