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本章以 ReactAgent 为入口，将本地菜单工具与 MCP 外部工具合并注册，统一通过 /eatAgent 执行任务。...

本章基于 Spring AI Alibaba 落地百炼 RAG，完成 DashScopeApi等配置，并通过检索器检索增强问答链路，实现可运行的知识库问答接口。...

本章讲解第三方百度 MCP 服务接入：通过 application.yml 与 mcp-server.json5 完成 stdio 连接，自动发现工具并注册到 ChatCl...

本章从 MCP Client 视角说明如何连接上一章提供的本地服务，并把远端工具接入 ChatClient。...

本章从 MCP Server 视角出发，说明如何将本地天气查询能力整理并暴露为标准化工具服务。内容涵盖 @Tool、ToolCallbackProvider等，以及服务端的...

本文详细解析 Spring AI 的 Tool Calling 技术，阐明其如何弥补大模型“会说不会做”的局限。通过 @Tool 注解，开发者可轻松将 Java 方法暴露为...

本文深入探讨 RAG 技术在 AiOps 场景中的应用，以基于 ops.txt 构建运维知识库为例，讲解了如何通过将文本切分、向量化并存入向量数据库，实现 AI 故障查询。...

本文围绕 Embedding 与向量数据库展开，讲解了文本向量化、相似度检索和 VectorStore 的基本用法。...

本文围绕 Spring AI Alibaba 1.1.2.2 的文本转语音实现展开，记录了基于 DashScopeAudioSpeechModel 与 stream() 的...

本文介绍 Spring AI 中的文生图能力，围绕 ImageModel、ImagePrompt 与阿里云百炼图像模型展开，演示如何根据文字描述生成图片链接。...

本文详解 Spring AI 的会话记忆机制，从内存版 MemorySaver 到 Redis 版 RedisSaver，实现 AI 对话的上下文连续性。...

本文详解 Spring AI 结构化输出功能，通过 Java Record 与 .entity() 方法，实现 AI 的 JSON 响应自动映射为 Java 对象，解决纯文...

本文详解 Spring AI 的 PromptTemplate 机制，通过占位符实现提示词参数化，解决硬编码冗余问题。文章演示了代码内定义、外部文件加载及系统消息组合等核心...

本章讲解流式输出与响应式编程的核心概念，说明 Flux 在 Spring AI 中的作用，并结合示例展示如何实现 AI 回答的实时流式返回。...

本章对比 ChatModel 与 ChatClient 的定位、用法和适用场景，结合代码示例说明何时用底层模型调用，何时用更简洁的链式 API 开发 AI 功能。...

本文介绍了如何使用Ollama在本地部署和调用大语言模型。重点解决了在Spring框架中同时使用多个AI服务时的依赖注入问题，并比较了本地模型与云端服务的差异。...

本文介绍了SpringAIAlibaba框架的基本概念和使用方法。作为Spring官方AI框架的阿里云实现版本，它简化了Java开发者调用AI模型的过程。...

本章介绍 Prompt 的核心概念与消息结构，并结合多模型与代码示例说明如何通过合理提示词设计提升 AI 输出质量。...