SpringAI特性实战-牧云

怀璧慎显，博识谨言。

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以下是 SpringAI特性实战相关的文章

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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2026-04-21
Spring AI Alibaba 实战：构建“图文并茂”的 RAG 系统在构建企业级 RAG（检索增强生成）系统时，纯文本问答已无法满足用户对信息密度和直观性的需求。当用户提问涉及数据趋势、界面布局或复杂流程时，如果系统能像人类专家一样，不仅给出文字结论，还能精准引用并展示关键图表或截图，体验将产生质的飞跃。然而，工程落地中常面临三大核心挑战：存储架构：图片数据存在
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2026-04-21
Spring AI Alibaba 实战：构建支持“图文检索”的 RAG 应用（含 OCR 深度解析与智能路由）在构建企业级 RAG（检索增强生成）系统时，纯文本处理已无法满足复杂场景需求。文档中的图表、截图以及用户直接上传的图片提问，成为了提升智能问答体验的关键。本文将基于 Spring AI Alibaba，结合阿里云 DashScope（通义千问系列）模型及 OCR 技术，深入探讨如何处理文档切片中的
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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(
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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
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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
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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
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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
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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）。<
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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
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