RainbowSea

@[toc] 内网穿透配置和使用 NatApp和Ngrok的使用 NatApp的使用 NatAPP 官网：https://natapp.cn/article/natapp_newbie 购买隧道： 配

13. Spring AI 的观测性 @[toc] 观测性 为什么Spring AI应用急需可观测性？ AI服务成本失控的痛点 在企业级AI应用中，使用DeepSeek、OpenAI、Google G

12. 模型RAG评测 @[toc] 模型理解力评测 RAG 之所以广受欢迎，是因为它（基于检索到的真实资料）能够减少幻觉。然而， RAG 并不一定意味着幻觉会被完全消除。 现实中出现事实性幻觉的常见

11. Spring AI + ELT @[toc] ELT 在之前，我们主要完成了数据检索阶段， 但是完整的RAG流程还需要有emedding阶段， 即： 提取（读取）、转换（分隔）和加载（写入）

10. Spring AI + RAG @[toc] RAG 检索增强生成（Retrieval-augmented Generation） 对于基础大模型来说， 他只具备通用信息，他的参数都是拿公网进

9. Spring AI 当中对应 MCP 的操作 @[toc] MCP 问题： 当有服务商需要将tools提供外部使用（比如高德地图提供了位置服务tools， 比如百度提供了联网搜索的tools..

8. Spring AI tools/function-call @[toc] 链接多个模型协调工作实战 - 初代tools： 背景： 大模型如果它无法和企业API互联那将毫无意义！ 比如我们开发一个

7. Spring AI 对话记忆 + 结构化输出 @[toc] 对话记忆 大型语言模型 (LLM) 是无状态的，这意味着它们不会保留先前交互的信息。 那我们平常跟一些大模型聊天是怎么记住我们对话的呢

@[toc] 6. Advisor 对话拦截 Advisor对话拦截 Spring AI 利用面向切面的思想提供 Advisors API ， 它提供了灵活而强大的方法来拦截、修改和增强 Spring