weixin_44289947的博客

大模型技术正向生产力工具转型，Tool Calling技术解决了模型联动外部能力的问题，而MCP协议则进一步统一了工具调用生态。本文系统梳理了两者的技术逻辑：Tool Calling通过结构化指令实现模型与外部工具的协同工作，MCP则构建了标准化的模型-工具-应用协同体系。重点解析了MCP的C/S架构实践，包括协议网关、元数据中心等核心组件，实现了工具热插拔、全链路管控等优势。两者的结合推动大模型应用从单点工具调用向复杂场景协同升级，为企业业务流程自动化提供了更高效、可控的解决方案。

本文介绍了AI语言技术的两大核心技术支柱——LLM（大语言模型）和RAG（检索增强生成）。LLM通过海量数据训练掌握语言能力，擅长自然语言生成但存在知识时效性不足等问题；RAG则通过检索外部知识库增强回答准确性，弥补LLM的不足。两者不是替代关系，而是互补协作：LLM提供核心生成能力，RAG确保事实准确性和知识更新。这种"LLM+RAG"的组合已成为当前AI应用的主流方案，既保留语言生成优势，又满足实际场景的可靠性需求。

RedisStack 是 Redis 官方打包的增强版发行版，预装了向量检索、JSON 存储等核心模块，开箱即用。它基于 Redis 核心，通过 Redisearch、RedisVL 等模块支持向量检索、全文搜索等高级功能，适用于中小规模场景。相比普通 Redis，RedisStack 提供一站式解决方案，无需手动安装模块；相比专业向量数据库，它更轻量、易用，学习成本低，适合实时性要求高的应用，如智能客服、商品推荐等。但需注意单机向量规模建议控制在 100 万以内，并合理配置内存和持久化策略。RedisSt

AI世界的"数据语言体系"依赖于向量、文本向量化、向量维度优化和向量数据库四大核心技术。向量是将复杂事物转化为数字标签的基础工具；文本向量化通过词嵌入模型让AI理解语义；维度优化需平衡信息完整性和计算效率；向量数据库则能基于语义相似性快速检索。这套技术链让AI从机械匹配进化为语义理解，支撑了精准推荐、智能搜索等日常应用场景。掌握这一逻辑，就能理解AI如何通过数字语言实现"懂你"的交互体验。

AI 持久化输出与 ChatMemory 技术解析 AI 持久化输出和 ChatMemory 是智能对话系统的核心，分别解决数据长期存储和上下文管理问题。 持久化输出通过数据库、文件或向量存储实现对话记录的可追溯性，支持审计合规与数据分析。ChatMemory则动态管理对话历史，通过内存、数据库或混合存储优化上下文理解，结合摘要提取、向量检索等技术提升回复准确性。两者协同工作，确保对话连贯性，同时需平衡性能、隐私与多模态扩展等挑战。未来趋势包括异步优化、联邦学习及跨模态支持。

摘要： Prompt工程通过系统角色（定义AI行为准则）、用户角色（明确需求输入）、工具角色（扩展AI能力）和响应处理角色（优化输出结果）四大核心角色协同工作，实现高效人机交互。系统角色设定AI身份与输出规范，用户角色传递需求与上下文，工具角色调用外部系统获取实时数据，响应处理角色优化最终输出。代码示例展示了Spring AI中如何实现角色分工，如法律助手角色定义、多轮对话上下文管理、天气API工具调用等，体现LLM应用的交互骨架与设计原则。 代码地址

提示词工程指南

本文介绍了Spring AI的调用机制与技术实现，包括分层架构设计、模型客户端注册和配置绑定方法。详细解析了Ollama本地模型集成指南，对比了ChatClient与ChatModel的功能差异，并展示了流式输出的实现原理与性能优化策略。最后探讨了多模型共存与动态切换的配置方案，通过@Qualifier注解实现不同模型的灵活调用。全文涵盖了从基础配置到高级应用的完整技术方案。