spring ai 1.0.0-SNAPSHOT Chat Model API 为开发者提供了将智能对话补全能力集成至应用程序的接口。该API基于预训练语言模型（如GPT生成式预训练变换器），可生成符合人类语言习惯的交互响应。 其标准工作流程是：应用程序向AI模型发送提示信息或对话片段，模型根据训练数据对自然语言模式的理解生成对话补全内容，最终将结构化响应返回给调用方，供终端用户展示或后续业务处理。 Spring AI Chat Model API 采用简洁可移植的设计理念，通过统一接口实现对多种AI模型的调用，开发者仅需极少的代码调整即可切换不同模型。这一设计完美契合Spring框架模块化与可互换性的核心思想。 通过Prompt（输入封装）和ChatResponse（输出处理）等配套类的协作，该API实现了与AI模型通信的标准化。它封装了请求构建与响应解析的复杂性，为开发者提供了开箱即用的简洁接口。…
Read More检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，RAG）是一种有助于克服大型语言模型在处理长篇内容、事实准确性以及上下文感知方面所面临限制的技术。 Spring AI 通过提供一种模块化架构来支持 RAG，这种架构允许你自行构建定制的 RAG 流程，或者使用通过Advisor API 提供的现成 RAG 流程。 Advisors Spring…
Read More代码已上传至github仓库：https://github.com/itaiit/spring-ai-learn 向量数据库是一种专门类型的数据库，在人工智能应用中发挥着关键作用。 在向量数据库中，查询与传统关系型数据库有所不同。它们不是寻找精确匹配，而是执行相似性搜索。当给出一个向量作为查询时，向量数据库会返回与查询向量“相似”的向量。 向量数据库用于将您的数据与人工智能模型集成。使用它们的第一步是将您的数据加载到向量数据库中。然后，当要将用户查询发送给人工智能模型时，会先检索一组相似的文档。这些文档随后作为用户问题的上下文，并与用户的查询一起发送给人工智能模型。这种技术被称为检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，RAG）。 要将数据插入向量数据库，需将其封装在一个 Document 对象内。Document 类封装了来自数据源（如 PDF 或 Word 文档）的内容，并包含以字符串形式表示的文本。它还包含以键值对形式呈现的元数据，包括诸如文件名等详细信息。 当插入向量数据库时，文本内容会通过嵌入模型转换为数值数组，即浮点数数组（float），这被称为向量嵌入（vector…
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