本篇文章介绍了向量、Spring AI框架支持的向量数据库，对PgVector数据库进行了安装，最后使用Spring AI 框架实现测试代码完成插入、查询等演示。

还在为构建企业专属知识库而烦恼？DeepSeek携手SpringAI，强强联合，手把手教你搭建RAG知识库，解锁AI应用新姿势，让知识管理更智能、更高效！ 在信息爆炸的时代，如何高效地管理和利用海量知

RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成）是一种结合信息检索和文本生成的技术范式。

本文将介绍如何利用 阿里云百炼平台 的知识库能力，结合 Spring AI Alibaba 框架，快速构建一个功能强大、易于维护的企业级 RAG 应用。

本篇文章围绕RAG的提出背景与核心原理展开，并结合Spring AI框架，讲述如何开发RAG的应用。

使用Spring AI框架基于ollama本地模型qwen:7b 和pgvector向量数据库实现RAG问答系统

Spring AI 为 Java 生态带来了便捷的 AI 集成能力！本文将手把手带你使用 Spring Boot + Spring AI + Milvus（向量数据库），构建一个基于 RAG 架构 的

Spring AI 实操案例：搭建智能客服系统（含RAG增强版） ——让AI成为你的24小时在线

引子 在前两篇文章中，我们已经成功地将 LLM 集成进了Spring Boot，并实现了流畅的流式对话体验。但我们很快会发现一个核心问题：通用大模型虽然知识渊博，但它对我们的私域知识（比如公司内部的产