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RSS订阅原创 实战：Spring AI Alibaba 与阿里云百炼——千问的多模态图片生成与解释的Hello World（附全部代码）
文本生成图像：输入一段描述性文本，调用图像生成模型输出相应图片；图像生成文本：上传图片，调用多模态模型生成相应的描述性文本。
2025-04-11 08:15:00
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原创 实战：Spring AI + Tool Calling ：大模型轻松接内、外服务，打造智能助手的 Hello World（附全部代码）
在现代应用开发中，如何高效地整合内部和外部服务是开发者面临的一个重要挑战。Spring AI 的功能提供了一种优雅的解决方案，通过将工具和服务抽象化，开发者可以轻松地调用外部 API 或内部服务，而无需复杂的集成逻辑。简化开发流程：通过统一的工具调用接口，开发者可以专注于业务逻辑，而无需处理繁琐的 HTTP 请求和响应解析。增强扩展性：工具可以动态注册和调用，支持快速集成新服务。提升用户体验：通过工具调用，应用可以实时获取外部数据（如天气、假期等），为用户提供了一个更智能、更全面的服务体验。
2025-04-10 09:15:00
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原创 实战：Spring AI + Milvus + RAG高级查询上下文感知和查询重写（附有全部代码）
本项目通过Spring AI 框架集成Milvus 向量数据库，构建了一个基于RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术的智能对话系统。系统不仅实现了基础的 RAG 功能，还引入了上下文感知查询（Context-aware Queries）和查询重写（Query Rewrite）两种高级 RAG 用法，显著提升了对话的连贯性和检索效率。上下文感知查询（Context-aware Queries）在多轮对话中，用户的问题通常依赖于之前的上下文。例如，用户先问。
2025-04-08 09:30:00
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原创 不靠谱的知识（一）：AI魔法是怎么练成的
人工智能是指通过计算机系统模拟人类智能的技术，包括学习、推理、感知和决策等能力。AI的目标是让机器能够像人类一样思考和行动，甚至在某些领域超越人类的能力。在过去的几十年里，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）已经从科幻小说中的概念，逐渐成为我们日常生活中不可或缺的一部分。从智能手机上的语音助手到自动驾驶汽车，从医疗诊断到金融风险管理，AI正在以一种无形的力量改变着我们的生活方式。本文将带您了解人工智能的定义、发展历程，以及它如何渗透到我们的日常生活中。
2025-04-07 23:10:16
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原创 实战：Spring AI + DeepSeek-R1 + RAG + Tool Calling：智能对话应用开发全家桶（附有全部代码和测试）
本文介绍如何利用 Spring AI、RAG 和 Tool Calling 快速搭建智能对话应用。通过集成阿里云百炼平台的高性能模型和向量检索能力，结合 RAG 技术实现精准信息检索，Tool Calling 支持复杂任务自动化（如挂号、请假、饭店预定）。该方案适用于企业知识库、教育问答系统和智能客服等场景，能够显著提升对话系统的性能和用户体验。希望本文能帮助开发者快速上手并探索更多可能性。
2025-04-01 14:16:11
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原创 大白话科普：大家说的Spring AI 中 Function Calling、Tool Calling 和 Agent 是什么关系 ？
随着Spring AI的持续发展，函数调用（Function Callback）功能已被标记为过时（Deprecated），未来的趋势是采用工具调用（Tool Callback）机制。不同于函数调用和工具调用，智能体不仅能够执行预定义的操作，还能够根据环境变化和任务需求，动态选择并调用适当的工具或服务来完成复杂任务。，作为Spring官方开源的AI应用开发框架，旨在简化将AI功能集成到应用程序的过程，避免不必要的复杂性。更丰富的功能，包括更灵活的工具定义和调用方式，使开发者能够更精确地控制工具的行为。
2025-03-29 23:50:10
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原创 实战：Spring AI + DeepSeek + RAG：快速搭建本地AI对话服务
在AI大模型技术快速发展的背景下，如何通过本地调用充分利用AI大模型的能力，解决复杂任务，满足开发者对高性能AI服务的需求。特别是在企业知识库、教育问答等场景中，连续对话AI应用具有巨大的应用价值。文章结合Spring AI、Spring AI Alibaba、DeepSeek-R1模型以及RAG技术，手把手教你如何利用Docker容器化部署Redis和Elasticsearch，搭建一个支持连续对话的AI应用，为开发者提供强大的AI能力支持。
2025-03-28 10:00:00
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原创 科普：到底啥是RAG
RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种创新的自然语言处理技术，它巧妙地融合了检索和生成两种方法，旨在为各种语言相关任务提供更为精准且富有逻辑性的解决方案。简单来说，RAG先通过检索获取与任务相关的信息，再利用这些信息来指导文本的生成过程，从而让生成结果更贴合实际需求。它将检索模型（设计用于搜索大型数据集或知识库）和生成模型（例如大型语言模型 (LLM)，此类模型会使用检索到的信息生成可供阅读的文本回复）结合在一起。展望未来，RAG有望在技术上取得更多突破。
2025-03-28 00:37:35
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原创 Spring AI Agent：未来智能应用的发展趋势
Spring AI 其实就是在咱们熟悉的 Spring 框架基础上，加了一些“智能”的东西。就像给一辆普通汽车装上了自动驾驶系统一样，Spring AI 让传统的 Java 开发也能轻松搞定 AI 项目。为啥会有这个呢？因为以前开发 AI 系统，那可太复杂了，得懂一大堆数学公式和计算机知识，还得自己从头写代码。Spring AI 就是想把这事儿变简单，让更多的开发者能轻松上手。Spring AI 的 Agent 真的是个很厉害的东西，它已经在好多领域展现出了强大的能力。
2025-03-27 12:27:47
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原创 实战：Spring AI + Ollama + DeepSeek：本地化AI对话系统实战（含Docker部署与Redis持久化）
在大模型技术迅速普及的当下，如何在本地环境中以低成本部署高性能AI服务，成为了广大开发者关注的焦点。本文将结合Spring AI、Ollama和DeepSeek-R1模型，通过Docker容器化部署和Redis持久化存储，手把手教你构建一个支持连续对话的AI应用。这一方案特别适合需要私有化部署、数据安全可控的场景，如企业内部知识库、教育问答系统等。
2025-03-21 15:50:14
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原创 实战：Spring AI Alibaba + Redis：搞定多轮对话持久化的 Hello World（附全部代码）
在AI浪潮席卷下，Java开发迎来巨变。SpringAI与阿里巴巴AI（SpringAiAlibaba）横空出世，为Java程序员打开智能应用开发大门。多轮对话持久化作为核心功能之一，资料却极为稀缺。今天，我将深入剖析Spring AI Alibaba项目中基于Redis实现多轮对话持久化的全过程，助你掌握这一关键技能。从环境搭建到代码实现，从序列化配置到对话管理，每一步都折腾了我很久。完整代码呈现，让你直接上手，快速验证效果，少走弯路。
2025-03-18 17:12:17
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原创 一起学习 Spring AI Alibaba项目（二）：多轮对话
在人工智能浪潮下，Java 程序员迎来了新的机遇与挑战。SpringAI 和阿里巴巴 AI（SpringAiAlibaba） 的推出，为我们打开了通往智能应用开发的大门。为了更好地学习和掌握 Spring AI Alibaba 项目的搭建与使用，我将通过本文详细记录整个学习过程。本次主要聚焦于多轮对话功能的实现，后续会逐步增加更多实用内容，也欢迎大家提出宝贵意见，共同完善。
2025-03-17 14:46:39
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原创 学习 Spring AI Alibaba项目（一）：SpringBoot集成SpringAI Alibaba的demo
为了自学Spring AI，一步步的准备记录Spring AI Alibaba的搭建和使用这次先把流程跑起来，后续再主键增加内容，当然我也是边摸索变输出，有不对的地方也请大家给与指正。
2025-03-14 17:33:48
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空空如也
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