基于SpringAI的智能OPS平台开发

最新推荐文章于 2025-12-27 16:51:58 发布
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分类专栏： AI应用开发技术栈 文章标签： 人工智能 springboot LangChain4j aiops
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智能运维平台后端设计开发文档（企业级）

智能运维平台后端设计的核心架构图，直观呈现业务架构、模块交互及核心流程。

一、智能运维平台总体架构图

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基于SpringAI的智能OPS平台开发前置技能FAISS
Coder_Boy_的博客
12-28 423
本文介绍了一个基于Spring Boot + FAISS + 通义千问的本地知识库问答系统。系统通过矢量数据库存储文档向量，利用FAISS实现高效相似性检索，并调用通义千问API生成智能回答。核心组件包括：FaissVectorStore负责向量存储和检索，TongyiQwenLlmClient处理大模型交互，DocumentQueryService协调问答流程，以及REST API接口提供服务。该系统支持加载本地文档(TXT/MD)，实现语义搜索和基于文档的智能问答，适用于构建企业知识库等场景。
基于SpringAI Alibaba实现RAG架构的深度解析与实践指南
qq_29434541的博客
04-20 2405
RAG（Retrieval-Augmented Generation）检索增强生成是一种将信息检索技术与生成式AI相结合的创新架构。知识检索阶段：从结构化/非结构化数据源中检索相关信息内容生成阶段：将检索结果作为上下文输入生成模型结果优化阶段：通过重排模型对生成内容进行优化维度传统生成模型RAG架构知识更新周期依赖训练数据时效性实时检索最新数据内容准确性存在幻觉风险基于事实文档生成领域适应性需要重新训练模型通过更新知识库快速适配可解释性黑盒生成过程可追溯参考文档。
SpringAI：AI工程应用框架新选择
keny-大成的博客
07-31 646
SpringAI是一个用于AI工程的应用框架，旨在将Spring生态系统的设计原则应用于AI领域。它支持所有主流AI模型提供商，并解决企业数据与AI模型集成的核心挑战。摘要涵盖了SpringAI与多种数据库的整合方案：Cassandra的基础CRUD操作、高级数据建模和AI集成示例；Azure Vector Search的向量搜索、文本嵌入和混合搜索实现；Milvus的向量相似度搜索、批量插入和索引管理；PostgreSQL（含PGVector扩展）的向量存储、相似度计算和性能优化；以及Pinecone的向
新项目完结，Ai Agent 智能体、拖拉拽编排！
bugstack虫洞栈
10-14 1971
技术博主小傅哥耗时7个月完成了一套基于Spring Ai框架的AI Agent智能体项目，包含前后端和DevOps全栈开发。该项目具备38节配套课程（视频+文档），实现了从RAG到MCP的完整技术链路，可应用于企业级AI智能体开发。项目亮点包括：可视化智能体编排、三种执行模式设计、规则树组合模式应用等。作者分享了自己通过AI技术获得晋升机会的经历，强调AI将提升而非取代开发者能力。项目提供完整代码和部署方案，适合希望学习AI应用开发、提升架构设计能力的开发者，尤其适合需要快速丰富简历的求职者。
Spring AI基于Redis实现对话持久存储详解
没事学AI的博客
08-15 1332
摘要： Spring AI通过Redis实现高效对话记忆存储，解决多轮对话上下文关联问题。Redis凭借高性能、持久化和分布式优势，成为理想的会话存储方案。文章详细介绍了Spring AI集成Redis的实战步骤，包括环境配置、自定义RedisChatMemory实现以及优化策略，帮助开发者构建具备连续对话能力的AI应用。 关键词： Spring AI、Redis、对话记忆、上下文存储、多轮对话
AI大模型开发实战：RAG工程化与LLMOps全流程解析
聚客AI官方优快云博客
04-17 1691
RAG（检索增强生成）通过结合外部知识检索与生成模型，显著提升大模型在专业场景的准确性。其核心流程包括知识加载、分块处理、向量化存储、语义检索和生成增强五大模块。以DB-GPT框架为例，知识加工流水线支持Markdown/PDF/HTML等格式解析，通过多粒度分片策略（按段落/页/语义单元）和元数据提取（如知识图谱三元组）构建结构化知识库。 分块策略对比： 固定窗口分块：简单高效但可能割裂语义 语义分块：基于句间相似度动态划分，需配合NLP模型 层级分块：构建树状结构支持多粒度检索
重磅！Spring AI Alibaba Admin 开源！！！
HollisChuang's Blog
10-16 557
要真正实现 AI Agent 的高效开发与可靠运行，必须突破“重模型、轻工程”的传统思维，转向以数据驱动、流程闭环、工具赋能为核心的现代化研发范式。引入自动化与智能化机制，支持 A/B 测试的自动执行，探索使用 AI 算法构建数据集，根据评估结果自动调优参数、生成评估标准、提供 Prompt 优化建议等能力，提升迭代效率。该平台深度集成配置管理、自动化评估体系与全链路可观测能力，覆盖 AI 应用从开发、调试、测试到上线、监控、优化的完整生命周期，全面支撑高效研发、质量保障与稳定运行。
智能体(Agent)：从原理到实践_part1_工具调用
whisperzzza的博客
10-24 1920
智能体(agent)是指基于大语言模型（LLM）构建的系统，扮演着“大脑”的角色，具备观察、思考、行动和记忆的能力。在java spring 环境中，智能体能够自动监控应用的状态，分析性能数据，并根据预设规则或学习到的经验做出决策，如自动扩展资源以应对流量高峰，或是优化配置减少延迟。通过不断的学习与积累经验，智能体还能持续改进其行为模式，提高系统的稳定性和效率。
spring ai 教学 - 函数调用 - function call ； 基于spring ai alibaba和国产大模型 - function calling
whisperzzza的博客
11-05 3596
在智能应用中，工具（Tool）或功能调用（Function Calling）的作用就如同人通过使用望远镜看的更远、通过驾驶汽车跑得更快一样，极大地扩展了大模型的能力边界。具体到spring-cloud-alibaba (sca)环境中，当大型语言模型遇到它自身无法直接处理的问题时，比如需要执行具体的数学运算或者查询特定消息的状态时，可以通过预定义的“工具”来完成这些任务。以查询消息状态为例，在应用程序中定义并注册了一个名为的功能，这个功能可以理解为一种特殊的“工具”，用于查询指定ID的消息状态。
智能体开发实战 | 基于Dify自定义工作流工具构建游戏智能体
jike007gt的博客
06-12 1562
Dify是一款开源的大语言模型应用开发平台，旨在降低AI应用的开发门槛，帮助开发者和企业快速构建、部署及管理生成式AI应用。Dify允许用户在画布上构建和测试功能强大的AI工作流。工作流通过将复杂任务分解为更小的步骤（节点），有效降低了系统的复杂度。这种方法减少了对提示词技术和模型推理能力的依赖，从而提升了 LLM 在处理复杂任务时的性能，同时增强了系统的可解释性、稳定性和容错性。本文以实现24点游戏为例。
OPS-Ingersoll公司开发出高效模具自动化加工系统.pdf
09-14
OPS-Ingersoll公司所开发的高效模具自动化加工系统是现代制造业中的一项重要创新，它集成了先进的自动化技术、智能系统和精密的系统开发理念。这个系统不仅提升了模具制造的效率，还大大降低了生产成本，提高了产品...
人工智能基于多智能体系统的自主问题解决架构：企业级AI代理设计与部署框架研究
12-14
阅读建议：此文档是系列白皮书的基础指南，建议结合后续专项白皮书（如工具、记忆、质量评估等）进行系统学习，并配合Vertex AI Agent Engine等平台实践部署与调试，重点关注Agent Ops、安全治理与评估体系建设。
人工智能之基于知识的系统 精品资料.pptx
10-26
在基于产生式表示的KB系统开发工具中，OPS5是一个著名的例子，它使用条件-动作型规则，支持正向推理。例如，Xps是一个实验性的产生式系统，模拟了OPS5的实现，包括规则库、综合数据库和控制系统。规则的表示采用特定...
【AI学习-comfyUI学习-第二十三-法线贴图工作流-depth 结构+MiDaS 法线-各个部分学习】
qq_22146161的博客
12-25 1336
最近，学习comfyUI，这也是AI的一部分，想将相关学习到的东西尽可能记录下来。不断学习摸索中。
做了一块可以调用百度云语音识别api和tts api的esp32 s3开发板，支持跑ai小智机器人的源码，基于idf5.5.1库编译，分享下
net3m33的专栏
12-25 818
做了一块可以调用百度云语音识别api和语音合成tts接口的esp32 s3开发板，支持跑ai小智机器人的源码，基于idf5.5.1库编译，分享
4神经网络框架
最新发布
2301_81531626的博客
12-27 921
本文系统介绍了神经网络的基本框架和发展过程。首先指出线性模型的局限性，说明其无法拟合复杂非线性关系。接着引入分段线性曲线和Sigmoid函数，通过参数调节实现曲线拟合。随后详细阐述了神经网络的构建过程：从单输入扩展到多特征输入，引入矩阵运算简化表达式，并说明激活函数的作用。最后介绍深度学习中ReLU激活函数的优势，其简单计算特性可有效组合成复杂曲线。全文通过数学公式和图示相结合，清晰展现了神经网络从线性模型到深度学习框架的演进逻辑。
第N11周：seq2seq翻译实战-Pytorch复现
m0_46260522的博客
12-26 635
5.2 注意力解码器（AttnDecoderRNN）7.2 训练迭代主循环。
Q-learning 算法 —— 无模型（model-free）强化学习
一杯水果茶！足矣~
12-25 1256
从已知模型到 Model-free 的强化学习转变：Q-Learning 算法，通过详细示例来讲解，理解 Q-table 的更新和贪婪策略
【AI学习-comfyUI学习-第二十五节-Shuffle洗牌模式布局+contronet其他应用结合-各个部分学习】
qq_22146161的博客
12-27 721
最近，学习comfyUI，这也是AI的一部分，想将相关学习到的东西尽可能记录下来。不断学习摸索中。
基于AI的系统灰度故障实时检测平台
gala-anteater 是一款基于人工智能（AI）技术构建的操作系统灰度故障异常检测平台，其核心目标是通过智能化手段实现对操作系统运行过程中潜在异常的实时感知、精准定位与自动上报。该平台属于 AI 与运维领域深度融合...
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