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墨家巨子@俏如来

二.干货干货！！！SpringAI入门到实战-记忆存储和会话隔离什么是记忆功能？默认情况下当我们向大模型每次发起的提问都是新的，大模型无法把我们的每次对话形成记忆，也无法根据对话上下文给出人性化的答案。比如：我的第一次提问是“懂王有哪些特点”，然后大模型会给出我懂王的特点结果列表，当我再次提问“这些特点中哪个最惹人争议”的时候，它就不知道我在说什么了，因为大模型已经失去了上一次的提问记忆。所以让智能体（如AI助手、机器人、虚拟角色等）拥有记忆功能不仅能提升交互体验，还能增强其功能性、适应性和长期价值。

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SpringAI+DeepSeek大模型应用开发——6基于MongDB持久化对话默认情况下，聊天记忆存储在内存中ChatMemory chatMemory = new InMemoryChatMemory()。

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一.干货干货！！！SpringAI入门到实战-小试牛刀SpringAI1.0.0正式版在前些时间正式出炉，这意味着它的版本开始稳定可以用于商用了，前面我们学习了LangChain4j开发AI应用，相对而言SpringAI也是非常重要的AI落地框架很多企业也在使用，本篇文章我们来介绍如何在SpringBoot项目中入门SpringAI.

AI 大模型统一集成｜Spring AI + DeepSeek 实战接入指南🌟 在这系列文章中，我们将一起探索如何搭建一个支持大模型集成项目 ChatAI 的开发过程，从架构设计到代码实战，逐步搭建一个支持多种大模型（GPT-4、DeepSeek 等）的一站式大模型集成与管理平台，并集成认证中心、微服务、流式对话等核心功能。

SpringAI 1.0.0 正式版——利用Redis存储会话（ChatMemory）官方文档：Chat Memory :: Spring AI ReferenceSpringAI 1.0.0 改动了很多地方，本文根据官方的InMemoryChatMemoryRepository实现了自定义的RedisChatMemoryRepository，并使用MessageWindowChatMemory创建ChatMemory

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：

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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。