【Spring AI】基于专属知识库的RAG智能问答小程序开发——功能优化：用户鉴权主体功能开发

已于 2025-04-01 10:28:19 修改
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分类专栏： 多种AI应用项目开发实战（完整前后端代码+演示+讲解） 文章标签： spring 人工智能 java
于 2025-03-25 08:42:49 首次发布
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系列文章目录

  1. 【Spring AI】基于专属知识库的RAG智能问答小程序开发——完整项目（含完整前端+后端代码）
  2. 【Spring AI】基于专属知识库的RAG智能问答小程序开发——代码逐行精讲：核心ChatClient对象相关构造函数
  3. 【Spring AI】基于专属知识库的RAG智能问答小程序开发——代码逐行精讲：核心交互函数及RAG知识库构建
  4. 【Spring AI】基于专属知识库的RAG智能问答小程序开发——功能优化：用户鉴权主体功能开发
  5. 【Spring AI】基于专属知识库的RAG智能问答小程序开发——功能优化：用户鉴权相关工具类代码

文章目录

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【Spring AI】基于专属知识库的RAG智能问答小程序开发——功能优化：用户鉴权相关工具类代码
un_fired的博客
03-26 2079
【Spring AI】基于专属知识库的RAG智能问答小程序开发——功能优化：用户鉴权相关工具类代码
【Spring AI】基于专属知识库的RAG智能问答小程序开发——代码逐行精讲：核心交互函数及RAG知识库构建
un_fired的博客
03-18 3007
【Spring AI】基于专属知识库的RAG智能问答小程序开发——代码逐行精讲：核心交互函数及RAG知识库构建
黑马 SpringAI+DeepSeek 实战：从对话机器人到企业级知识库的大模型开发全攻略
2301_79819426的博客
04-09 1607
黑马 SpringAI+DeepSeek 实战：从对话机器人到企业级知识库的大模型开发全攻略 附完整代码 + 项目案例，3 天吃透大模型应用开发核心技术
AI菜鸟向前飞 — LLM简介
2401_82469710的博客
05-11 1591
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Spring AI开发RAG示例，理解RAG执行原理
02-17 3438
通过本文的详细讲解和实践示例，我们成功展示了如何使用Spring AI、Milvus 和 Spring AI Alibaba 开源框架，搭建并验证一个基于AI大模型的本地知识库系统，并实现了完整的检索增强生成（RAG）流程。
springAI + DeepSeek 版 RAG 来啦！！！
hello！树先生！
02-21 2661
上篇文章我们了解了springAI+zhipu+pgvector实现RAG，从环境搭建到代码编写再到效果演示的完整过程。考虑到近期DeepSeek大火，很多开发者需要对接DeepSeek，所以，这篇文章，将带大家使用springAI+DeepSeek+zhipuEmbedding+pgvector实现RAG，希望能够帮到有需要的开发者。
从青铜到王者，DeepSeek+Spring AI 搭建 RAG 知识库
xxue345678的博客
02-13 2229
在人工智能飞速发展的当下，大语言模型（LLMs）已广泛应用于各种自然语言处理任务。但它们也存在一些局限性，如 “幻觉” 问题，即生成的内容可能与事实不符或缺乏足够的准确性。为了解决这些问题，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）技术应运而生。RAG 技术的核心在于将检索与生成相结合。传统的生成模型依赖大量的训练数据来生成回答，当面对新问题或新兴领域知识时，可能会产生不准确或不合逻辑的回答。
手把手教你用DeepSeek+SpringAI搭建RAG知识库，解锁AI应用新姿势！
Mr_aliea的专栏
03-25 878
还在为构建企业专属知识库而烦恼？DeepSeek携手SpringAI，强强联合，手把手教你搭建RAG知识库，解锁AI应用新姿势，让知识管理更智能、更高效！
【Spring AI】基于专属知识库的RAG智能问答小程序开发——完整项目（含完整前端+后端代码）
un_fired的博客
02-18 2504
文中包含详细智能问答小程序开发教程以及前端+后端代码，前端使用微信小程序，后端使用Java，后端框架主要使用SpringBoot和SpringAI
【Spring AI】基于专属知识库的RAG智能问答小程序开发——代码逐行精讲：核心ChatClient对象相关构造函数及参数
un_fired的博客
02-20 843
【Spring AI】基于专属知识库的RAG智能问答小程序开发——代码逐行精讲：核心ChatClient对象相关构造函数及参数
Spring AI 基于个人知识库的AI问答系统
12-11
Spring AI 基于个人知识库的AI问答系统
SpringBoot+Spring AI Alibaba接入RAG应用实战，让你的微服务应用具备智能化能力，小白也能快速上手
2401_85375186的博客
03-03 1801
就像你无法回答一个陌生领域的问题一样，大模型也无法回答预训练阶段没有准确掌握的知识。但是我们可以在大模型直接回答私有领域问题之前，给大模型一些参考，让大模型结合参考来回答问题。这一技术被称为检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG），非常适合于在私域知识问答场景中消除大模型幻觉（编造答案）。RAG 应用有两个关键过程：建立索引：这一阶段你需要将私有领域知识的文档（如 PDF、Word 等格式）存储起来并建立索引。
一款基于 SpringAI 和 AIGC 的智能问答系统
2401_85375298的博客
01-09 1051
MindMark（心印）是一款基于 SpringAI 和 AIGC 的问答系统， 采用 RAG 架构，可以和基于 Spring 体系的业务系统进行无缝集成。注意：SpringAI 项目整体上处于预览阶段，并没有正式发布版本，请勿把本项目的代码用于实际业务系统。
SpringAI简单使用（本地模型+自定义知识库）
芊雨的博客
07-16 3486
Ollama是一个开源的大型语言模型服务工具，它允许用户在本地机器上构建和运行语言模型，提供了一个简单易用的API来创建、运行和管理模型，同时还提供了丰富的预构建模型库，这些模型可以轻松地应用在多种应用场景中。Ollama支持多种操作系统，包括macOS、Windows、Linux，并提供Docker镜像，方便用户在不同环境中部署使用。Ollama的特点包括轻量级和可扩展性，它允许用户通过命令行界面（CLI）或REST API与语言模型进行交互。
SpringCloud——Docker
最新发布
l_tian_tian_的博客
05-30 389
设置镜像名称，Docker会根据这个名字搜索并下载镜像，REPOSITORY:TAG，例如mysql:8.0，其中REPOSITORY可以理解为镜像名，TAG是版本号。2、容器内端口往往是由容器内的进程决定，例如MySQL进程默认端口是3306，因此容器内端口一定是3306；而宿主机端口则可以任意指定，一般与容器内保持一致。但是可以将宿主机端口映射容器内到端口，当访问宿主机指定端口时，就是在访问容器内的端口了。配置容器内进程运行时的一些参数，-e KEY=VALUE，KEY和VALUE都由容器内进程决定。
SpringBoot 自动装配原理深度解析：从源码到实践
三两肉的博客
05-28 1216
SpringBoot自动装配机制基于"约定大于配置"理念，核心通过@EnableAutoConfiguration注解触发。AutoConfigurationImportSelector负责处理自动装配流程，从META-INF/spring.factories加载候选配置类，并配合条件注解（如@ConditionalOnClass）进行智能筛选。这种机制减少了样板配置，使开发者只需关注必要差异，体现了SpringBoot的智能化设计理念。
springboot调用redis数据库，操作字符串
weixin_39673931的博客
05-27 220
【代码】springboot调用redis数据库，操作字符串。
springboot--实战--大事件--用户接口开发
m0_73856804的博客
05-27 1824
定义了一种简洁的、自包含的格式，用于通信双方以JSON数据格式安全的传输信息。组成：第一部分：Header（头），记录令牌类型、签名算法等。例如,算法用于防篡改第二部分：Payload（有效载荷），携带一些自定义信息，默认信息。例如。而外在表示为一段无规律的64个可打印字符原因：借助base64编码方式（Base64：是一种基于64个可打印字符（A-Z a-z 0-9 + /）来表示二进制数据的编码方式）来完成，将json字符串变为64个可打印字符，
AI大模型技术实现RAG对话接口：Spring AI与PGvector应用示例
资源摘要信息: "《AI大模型应用》--基于Spring AI 和 PGvector 实现的检索增强生成（RAG）对话接口demo.zip" **知识点一：AI大模型概念** AI大模型指的是具有大量参数的深度学习模型，这些模型往往需要大量的数据...
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