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Spring AI RAG示例，集成硅基流动的嵌入模型和本地Docker部署的Qdrant向量数据库。

使用 Spring AI 集成硅基流动的 Enbedding 模型，此处使用bge-m3 模型来对文本进行embedding操作。

Spring AI 集成通义千问大模型和DeepSeek大模型，屏蔽自动注入，手动创建通义千问大模型和DeepSeek大模型实例。

Spring AI 集成 DeepSeek 大模型实践指南，主要有项目依赖、项目配置以及核心代码实现。

模型 (Models) AI 模型是通过算法设计来处理和生成信息的系统，通常模拟人类认知功能。这些模型通过从海量数据中学习规律和知识，能够生成预测、文本、图像或其他输出，从而为各行业应用提供智能化增强

Spring AI 项目旨在简化集成人工智能功能的应用程序开发过程，同时避免不必要的复杂性。 该项目从著名的 Python 项目（如 LangChain 和 LlamaIndex）中汲取灵感

模型上下文协议(MCP)允许服务器向语言模型暴露可调用的工具。这些工具使模型能够与外部系统交互，例如查询数据库、调用API或执行计算任务。每个工具通过唯一名称进行标识，并包含描述其结构的元数据。

模型上下文协议（MCP）为服务器向客户端暴露提示词模板提供了标准化方式。提示词模板使服务器能够提供结构化消息和指令，用于与语言模型交互。

模型上下文协议(MCP)支持对可能返回大型结果集的列表操作进行分页处理。分页机制允许服务器分批次返回结果，而非一次性返回全部数据。