进击的野人

在人工智能领域，我们正从一个“问答式AI”的时代迈向一个“行动式AI”的时代。普通的AI大模型像是一位博学的顾问——你问，它答，对话即结束。而**AI智能体（Agent）**则更像是一位具备主观能动性

前言 你有没有想过，为什么现在的AI助手只能回答一些通用问题，却无法帮你查快递、订外卖、或者根据你的位置推荐约会地点？ 答案很简单：AI模型被“关在笼子里”了。它们虽然有强大的推理能力，但无法直接访问

在构建 AI 应用时，模型的知识是静态的。为了让 AI 能够查询实时天气、操作数据库或调用企业内部服务，我们需要用到 Function Calling（工具调用） 。Spring AI 对这一机制做了

一、为什么需要工具调用？ 传统的AI应用就像一个“知识问答助手”，只能基于已有知识回答问题。而通过工具调用，我们可以让AI应用具备更强大的能力： 🌐 联网搜索 📄 网页抓取 ⬇️ 资源下载 💻 终端操

前言 RAG（检索增强生成）系统的质量很大程度上取决于各个环节的精细调优。本文将从文档处理、向量转换、检索优化到查询增强，系统性地介绍 RAG 的最佳实践。 一、文档收集和切割 文档的质量决定了 AI

在上一节教程中，我们初步体验了如何基于 Spring AI 快速搭建一个 RAG（检索增强生成）应用。然而，一个生产级别的 RAG 系统远不止简单的“文档 -> 向量 -> 检索”流程。在本节中，我们

前言 在人工智能快速发展的今天，大语言模型（LLM）展现出了强大的对话能力。然而，大模型存在两个明显的痛点：知识时效性限制和幻觉问题。当用户询问模型训练数据之外的最新信息时，模型要么无法回答，要么可能

作为一名AI应用开发者，你是否遇到过这样的困扰：大语言模型（LLM）的回答虽然内容准确，但格式千变万化，难以被程序直接使用？今天，我们就来聊聊Spring AI中的结构化输出转换器，看看如何让AI输出

前言 在构建基于 Spring AI 的智能应用时，我们经常需要在 AI 请求和响应的处理流程中插入一些额外的逻辑，比如记录日志、优化提示词、对结果进行二次处理等。Spring AI 提供了一套优雅的