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本系列文章将介绍如何使用 Spring AI 1.1.2 结合 Neo4j 图数据库，通过知识图谱增强 RAG 检索能力，让 AI 不仅能找到相似的知识，还能发现关联的知识。

本文基于 Spring Boot 3.5 + MyBatis-Plus 实现共享数据库的多租户架构。通过 TenantLineInnerInterceptor 自动在 SQL 层追加租户条件，实现数据

本文介绍在 Spring Boot 3.5 + Spring AI 1.1.2 中通过 MCP Client 集成 Tavily 搜索的完整方案，涵盖 Maven 依赖、stdio 连接配置、Chat

在上篇中，我们完成了动态模型工厂的搭建。本篇将继续深入业务层，结合项目代码，详细拆解如何实现手动控制的 RAG (检索增强生成) 以及 SSE (Server-Sent Events) 流式接口。

在企业级 AI 开发中，单一模型往往难以适应多变的业务需求。本文将介绍如何基于 Spring AI 框架，构建一个支持动态切换底层模型（如 OpenAI、DeepSeek）。

前言 之前我们介绍了使用 Spring AI 加上嵌入模型将数据向量化，并且存入了内存当中。在用户进行对话时，根据用户的问题去内存中进行相似度匹配，从而可以找得到我们预置好的答案来回答用户。本章将使用

前言 在之前的文章中我们使用 SpringBoot 配合 DeepSeek 构建了一个拥有聊天记忆的问答机器人，如果没有看过的可以翻下我之前的帖子。这次构建企业知识库将基于之前的内容来添砖加瓦。 构建