SpringAI-牧云

怀璧慎显，博识谨言。

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以下是 SpringAI 相关的文章

2026-04-23
RAG 核心调优：深入理解 Chunk Size 与 Overlap 及其在 Spring AI 中的实践在构建检索增强生成（RAG）应用时，我们往往将大部分精力集中在提示词工程（Prompt Engineering）或大模型的选择上。然而，决定 RAG 系统下限的关键环节，往往是被忽视的数据预处理阶段。其中，Chunk Size（块大小）和 Chunk Overlap（块重叠）是两个最基础却最具影响
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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
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- SpringAI
2026-03-05
检索增强生成（RAG）检索增强生成（Retrieval Augmented Generation, RAG）是一种有用的技术，用于克服大型语言模型在长篇内容、事实准确性和上下文感知方面的局限性。 Spring AI 通过提供模块化架构来支持 RAG，该架构允许您自行构建自定义 RAG 流，或使用 Advisor API
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- SpringAI
2026-03-05
模型上下文协议（MCP）模型上下文协议 (MCP) 是一种标准化协议，使 AI 模型能够以结构化方式与外部工具和资源交互。可以将其视为 AI 模型与现实世界之间的桥梁——允许它们通过一致的接口访问数据库、API、文件系统和其他外部服务。它支持多种传输机制，以提供跨不同环境的灵活性。 MCP Java SDK 提供了模型上下
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2026-03-04
工具调用工具调用（也称为函数调用）是 AI 应用程序中常见的模式，它允许模型与一组 API 或工具交互，从而增强其能力。工具主要用于：信息检索。此类别中的工具可用于从外部源（例如数据库、Web 服务、文件系统或 Web 搜索引擎）检索信息。目标是增强模型的知识，使其能够回答否则无法回答的问题。因此，它们
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2026-03-04
聊天记忆大型语言模型（LLM）是无状态的，这意味着它们不会保留先前交互的信息。当您希望在多次交互中保持上下文或状态时，这可能是一个限制。为了解决这个问题，Spring AI 提供了聊天记忆功能，允许您在与 LLM 的多次交互中存储和检索信息。 ChatMemory 抽象允许您实现各种类型的记忆以支持不同的用
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2026-03-03
模型 1. Spring AI API 1.1. AI 模型 API 跨 AI 提供商的便携式模型 API，用于聊天、文本到图像、音频转录、文本到语音和嵌入模型。支持同步和流式 API 选项。也支持访问模型特定功能。
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2026-03-03
多模态 “所有自然连接的事物都应该结合起来教授”——约翰·阿莫斯·夸美纽斯，《感官世界图》，1658 人类同时通过多种数据输入模式处理知识。我们学习的方式，我们的经验都是多模态的。我们不仅仅拥有视觉、听觉和文本。与这些原则相反，机器学习通常专注于针对单一模态处理的专用模型。例如，我们开发了用于文本转语音或
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2026-03-03
结构化输出截至 2024 年 5 月 2 日，旧的 OutputParser、BeanOutputParser、ListOutputParser 和 MapOutputParser 类已被弃用，取而代之的是新的 StructuredOutputConverter、BeanOutputConverter、Lis
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2026-03-03
提示提示词是引导 AI 模型生成特定输出的输入。这些提示词的设计和措辞显著影响模型的响应。在 Spring AI 中与 AI 模型交互的最低层，处理提示词有点类似于在 Spring MVC 中管理“视图”。这涉及创建包含动态内容占位符的扩展文本。然后根据用户请求或应用程序中的其他代码替换这些占位符。另
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