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开拓MCP洪荒时代

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以下是 SpringAI 相关的文章

2025-06-19
SpringAI-Prompts 提示（Prompts）是引导 AI 模型生成特定输出的输入。这些提示的设计和措辞显著影响模型的响应。在 Spring AI 中与 AI 模型交互的最基础层级，处理提示的方式有些类似于在 Spring MVC 中管理"视图"（View）。这涉及创建包含占位符的扩展文本，用于动态内容。这些占位符随后
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2025-06-19
SpringAI-Advisors API Spring AI Advisors API 提供了一种灵活而强大的方式来拦截、修改和增强 Spring 应用程序中 AI 驱动的交互。通过利用 Advisors API，开发人员可以创建更复杂、可重用且可维护的 AI 组件。其关键优势包括：封装重复出现的生成式 AI 模式、转换发送到大型语言模型
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2025-06-18
SpringAI- 聊天客户端API ChatClient 提供了一个流式 API（Fluent API）用于与 AI 模型通信。它同时支持同步和流式编程模型。请参阅本文档底部的“实现说明”，了解与 ChatClient 中命令式和响应式编程模型结合使用相关的信息。该流式 API 提供了一些方法，用于构建作为输入传递给 AI 模型的
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2025-06-18
SpringAI-Getting Start 入门指南本节提供使用 Spring AI 的快速入门指引。请根据需求按顺序执行以下步骤： Spring AI 支持 Spring Boot 3.4.x。当 Spring Boot 3.5.x 发布时，我们将同步支持。 Spring Initializr 访问 start.spring.io，选择
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2025-06-15
SpringAI-AI概念本节描述 Spring AI 使用的核心概念。建议仔细阅读以理解 Spring AI 的实现理念。模型 AI 模型是设计用于处理和生成信息的算法，通常模拟人类认知功能。通过从大数据集中学习模式和洞察，这些模型能进行预测、生成文本/图像或其他输出，从而增强各行业的应用。存在多种不同类型的 AI 模
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2025-06-12
SpringAI-介绍 Spring AI 项目旨在简化融合人工智能功能的应用程序开发，避免不必要的复杂性。该项目从著名的 Python 项目中汲取灵感，例如 LangChain 和 LlamaIndex，但 Spring AI 并非这些项目的直接移植。项目成立的信念是：下一波生成式 AI 应用不仅适用于 Python
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