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牧云
怀璧慎显，博识谨言。
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牧云
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2026-03-17
AI智能客服
1. 表设计 1.1. 问答文件表 -- 智能客服 Markdown 文件存储表 CREATE TABLE t_ai_customer_service_md_storage ( id BIGSERIAL PRIMARY KEY, original_file_name VARCHAR(
2026-03-17
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SpringAI特性实战
2026-03-17
AI聊天机器人
1. PostgreSQL + PGvector 向量数据库 1.1. pgvector 扩展 pgvector 是一个为 PostgreSQL 开发的扩展，它增加了对存储和搜索高维向量的支持。这使得您可以在您的关系型数据旁边直接存储由 ML 模型生成的向量嵌入（Embeddings），并使用近似最
2026-03-17
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SpringAI特性实战
2026-03-17
联网搜索
1. SearXNG 搜索引擎 1.1. 联网搜索处理流程 和 RAG 增强检索类似，联网搜索改为从搜索引擎获取最新的数据，然后将最新数据与提示词组合，一起发送给 AI 大模型，最终给出回答 1.2. SearXNG简介 SearXNG 是一款注重隐私保护的开源元搜索引擎，它本身不维护搜索引擎数据库
2026-03-17
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SpringAI特性实战
2026-03-17
RAG（检索增强生成）
1. 什么是 RAG RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成） 并非颠覆大模型，而是为其加装了一个智能 “知识雷达”，核心思想直击痛点：“不懂就问，现查现用”。 传统大模型瓶颈：依赖训练时的静态知识，无法获取训练截止日期后的新信息，对特定领域细节（如企业专
2026-03-17
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SpringAI特性实战
2026-03-16
工具调用与MCP
工具调用（亦称函数调用）。 AI 大模型中的 Function Call（函数调用）, 它是一个极其重要的功能，它极大地扩展了大语言模型的能力边界，使其从单纯的文本生成器升级为能够感知、决策并操作外部世界的智能代理。 其优势与价值如下： 访问实时信息： 获取股票、天气、新闻、航班等最新数据。 操作外
2026-03-16
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SpringAI特性实战
2026-03-16
多模态AI大模型
1. 多模态核心能力与特点 1.1. 跨模态理解与关联 这是最核心的能力。模型不仅能理解每种模态内部的信息，更能理解不同模态信息之间的关联。 理解一张图片描绘的内容，并用文字描述出来（看图说话）。 根据一段文字描述，生成符合描述的图像（文生图）。 理解视频中发生了什么，并回答相关问题（视频问答）。<
2026-03-16
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SpringAI特性实战
2026-03-16
提示词工程
1. 基于“助手角色”实现聊天记忆功能 核心原理：定义一个以会话 ID 为 key，List<Message>为值的 Map， 将用户输入作为“用户消息”存入该 Map 中，将模型响应作为“助手消息”存入该 Map 中。 @RestController @RequestMapping("/v6/ai
2026-03-16
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SpringAI特性实战
2026-03-16
聊天消息持久化
Spring AI 支持的数据库如下： PostgreSQL MySQL / MariaDB SQL Server HSQLDB Cassandra Neo4j 图数据库； 1. Cassandra 时间序列优化： 原生支持时间序列数据模型（聊天记录本质是时间序列），并且内置 TTL (Time-T
2026-03-16
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SpringAI特性实战
2026-03-13
MCP、斜杠命令（Slash Commands）、工具调用（Tool Calling）和Skills的区别
1. MCP（Model Context Protocol） 定义：MCP 是由 Anthropic 提出的一种标准化协议，用于让 LLM 安全、结构化地与外部工具或服务进行交互。 目的：提供一种通用接口，使模型能够请求执行外部操作（如查询数据库、调用 API、读取文件等），同时保持上下文一致性和安
2026-03-13
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AI
2026-03-05
SpringAI其他内容
模型评估 https://docs.springframework.org.cn/spring-ai/reference/api/testing.html 向量数据库 https://do
2026-03-05
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SpringAI
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