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SpringAI版本更新:向量数据库不可用的解决方案!
Spring AI 前两天(4.10 日)更新了 1.0.0-M7 版本后,原来的 SimpleVectorStore 内存级别的向量数据库就不能用了,Spring AI 将其全部源码删除了。 此时我
1分钟学会DeepSeek本地部署,小白也能搞定!
DeepSeek 是国内顶尖 AI 团队「深度求索」开发的多模态大模型,具备数学推理、代码生成等深度能力,堪称"AI界的六边形战士"。 DeepSeek 身上的标签有很多,其中最具代表性的标签有以下两
1个小技巧彻底解决DeepSeek服务繁忙!
DeepSeek 是国内顶尖 AI 团队「深度求索」开发的多模态大模型,具备数学推理、代码生成等深度能力,堪称"AI界的六边形战士"。 DeepSeek 最具代表性的标签有以下两个: 低成本(不挑硬件
普通人也能轻松掌握的20个DeepSeek高频提示词(2025版)
一、基础原则 1️⃣ 说人话最重要 "不用专业术语,就像和朋友聊天一样描述需求"。 ❌️ 错误示范:"请用SWOT分析法输出新能源汽车行业报告"。 ✅ 正确示范:"我要给老板汇报比亚迪谈判进展,完全不
SpringAI用嵌入模型操作向量数据库!
嵌入模型(Embedding Model)和向量数据库(Vector Database/Vector Store)是一对亲密无间的合作伙伴,也是 AI 技术栈中紧密关联的两大核心组件,两者的协同作用构
超实用!Prompt程序员使用指南,大模型各角色代码实战案例分享
提示词(Prompt)是输入给大模型(LLM)的文本指令,用于明确地告诉大模型你想要解决的问题或完成的任务,也是大语言模型理解用户需求并生成准确答案的基础。因此 prompt 使用的好坏,直接决定了大
炸裂:SpringAI内置DeepSeek啦!
好消息,Spring AI 最新快照版已经内置 DeepSeek 了,所以以后项目中对接 DeepSeek 就方便多了。但因为快照版会有很多 Bug,所以今天咱们就来看稳定版的 Spring AI 如
干货:DeepSeek+SpringAI实现流式对话!
前面一篇文章我们实现了《炸裂:SpringAI内置DeepSeek啦!》,但是大模型的响应速度通常是很慢的,为了避免用户用户能够耐心等待输出的结果,我们通常会使用流式输出一点点将结果输出给用户。 那么
必看!SpringAI轻松构建MCP Client-Server架构
MCP 这个概念相信大家已经听了无数次了,但不同人会有不同的解释,你可能也是听得云里雾里的。 不过没关系,今天这篇内容会通过 Spring AI 给你实现一个 MCP 的 Client 和 Serve
超实用!用FunctionCall实现快递AI助手
昨天晚上直播,我们用 RAG(Retrieval-Augmented Generation,检索增强生成)实现了数据库 AI 助手,今天我们准备换一个技术使用 function call 来实现快递
被LangChain4j坑惨了!
最近在深度体验和使用 Spring AI 和 LangChain4j,从开始的满怀期待五五开,但最后极具痛苦的使用 LangChain4j,让我真正体验到了正规军和草台班子的区别。 Spring AI