Spring AI 进阶之路

引子 在前三篇文章中，我们已经将一个基础的 LLM 逐步打造成为了一个拥有流式响应能力和私域知识库（RAG）的智能对话应用。然而，RAG 虽然强大，但它依赖的知识库是静态的、需要人工维护的。当用户问及

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

引子 上一篇文章中，我们虽然用三步快速实现了 Spring Boot 集成 LLM，但这种同步响应的方式会让用户体验大打折扣。尤其当问题过于复杂时，大模型需要更多的时间来处理，这会导致用户不得不长时间

引子 当 LLM 的浪潮以不可阻挡之势席卷全球，从改变用户交互到重塑商业模式，我们每一位开发者都身处这场技术变革的中心。作为庞大的 Java 生态中的一员，你是否也曾思考：当 Python 似乎成为