【AI应用开发捷径之路】第一课：SpringAi基础知识点

文章主旨：

Spring AI通过多项技术创新，让大模型能够更高效地与企业业务系统和数据互联，实现智能化应用和业务优化。

关键要点：

• 提示词工程是与大模型交互的核心技术，影响模型响应效果。
• 对话拦截器（Advisors）支持拦截用户输入并增强模型输出。
• 对话记忆功能通过简单的组件实现开箱即用的记忆能力。
• RAG技术通过ETL流程将非结构化数据转化为可用知识，与向量数据库深度整合。
• MCP（Model Context Protocol）实现工具外部化，标准化工具生态。

内容结构：

• 提示词工程：强调提示词对大模型响应的核心作用，需优化提示词以获得更精准输出。
• 对话拦截器：拦截器可以处理用户提示词，并增强模型输出，例如检索相关数据、优化结果格式后返回给用户。
• 对话记忆：通过注入组件，轻松实现模型的对话记忆功能，提升用户交互体验。
• Tools工具集：大模型可通过Spring AI工具集与企业业务API互联，完成从用户问题到工具调用再到结果合成的完整交互流程。
• RAG技术与企业数据互联：
  • 通过ETL流程将非结构化业务数据转化为可用知识。
  • 支持多种向量数据库，优化问题向量化与检索过程。
  • 增强提示词上下文以生成更可靠回答，有效解决模型幻觉问题。
• MCP架构与优势：
  • 支持工具外部化与标准化，形成共享工具生态。
  • 兼容多种传输协议，确保安全与性能优化。
  • 适用于企业级场景的治理与监控。
• Langchain4j VS Spring AI：未详述具体对比，但暗示技术选择需要根据场景需求权衡。
• 大模型选型：
  • 开源模型提供灵活性与成本优势，适合私有化部署；闭源模型能力全面但需关注数据隐私。
  • 选择方向包括通用模型与垂直领域模型，根据业务需求明确选型路径。
  • 实际测试与合规性评估是选型的关键步骤。

文章总结：

文章系统性介绍了Spring AI技术栈及其企业应用场景，强调技术选型与工具生态建设对实现业务智能化的关键作用。

理解持续测试，才算理解DevOps

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