AI-牧云

怀璧慎显，博识谨言。

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以下是 AI 相关的文章

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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- 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
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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
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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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- SpringAI
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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- SpringAI
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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- SpringAI
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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- SpringAI
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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