WANGanui-优快云博客

原创 Spring AI应用：利用DeepSeek+嵌入模型+Milvus向量数据库实现检索增强生成--RAG应用（二）（超详细）

在本篇文章中，我们深入探讨了如何利用 Spring AI 和 Milvus 向量数据库实现检索增强生成（RAG）应用。通过结合 Apache Tika 进行多格式文档解析、HanLP 和 LangChain4J 进行文本分片，以及 Spring AI 的 Advisors API 进行上下文增强，我们成功构建了一个能够从知识库中检索相关信息并生成准确回答的智能问答系统

2025-03-01 10:33:25 2065 1

原创 Spring AI应用：利用DeepSeek+嵌入模型+Milvus向量数据库实现检索增强生成--RAG应用（一）（超详细）

检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）是一种结合了检索和生成模型的方法，旨在提高生成模型在问答等任务中的效果。RAG模型由一个检索器和一个生成器组成，检索器用于从大规模文本库中检索相关信息，然后将这些信息传递给生成器来生成回答或解释。RAG模型结合了检索的准确性和生成的灵活性，旨在解决传统生成模型在生成长文本、知识推理等方面的不足之处。通过在生成过程中利用检索到的信息，RAG能够生成更加准确和丰富的文本，并在问答任务中取得更好的效果。

2025-02-27 14:38:46 3545 2

原创 Spring AI应用：聊天机器人之前端Vue3+SSE实现流式输出（打字机）（三）

Server-Sent Events (SSE) 是一种允许服务器向客户端推送实时更新的技术。与 WebSocket 不同，SSE 是单向的，即服务器可以向客户端发送数据，但客户端不能向服务器发送数据。SSE 基于 HTTP 协议，使用简单且易于实现，非常适合需要服务器向客户端推送实时数据的场景，如新闻更新、股票价格、聊天机器人等。SSE 的工作原理非常简单。客户端通过创建一个对象来连接到服务器的一个端点。服务器通过保持 HTTP 连接打开，并持续向客户端发送事件流。每个事件都是一个文本块，通常以。

2025-02-17 16:08:05 2136

原创 Spring AI进阶：AI聊天机器人之ChatMemory持久化（二）

继上篇我们介绍了如何使用Spring AI+DeepSeek本地模型搭建AI聊天机器人，本期主要介绍如何实现聊天上下文以及聊天记录如何持久化。上篇地址：Spring AI进阶：使用DeepSeek本地模型搭建AI聊天机器人（一）-优快云博客那么要了解如何实现聊天上下文，以及如何将上下文持久化，我们将从以下几个方面来学习。 Spring AI的是一个核心组件，旨在简化与大语言模型（如ChatGPT、Azure OpenAI等）的交互，支持同步和异步调用，并提供了

2025-02-15 09:25:37 1543 9

原创 Spring AI进阶：使用DeepSeek本地模型搭建AI聊天机器人（一）

本文将详细介绍如何使用Spring Boot作为后端框架，并结合DeepSeek提供的机器学习模型以及Spring AI提供的抽象层，构建一个具备智能服务能力的应用程序。Spring AI 物料清单 (BOM) 声明了给定 Spring AI 版本使用的所有依赖项的推荐版本。可以看到上面的接口是程序需要等待DeepSeek本地模型回答完成后才会输出答案，那么要实现像各大AI模型聊天一样的流式输出的话，需要使用Flux流，并将响应内容设置成text/event-stream（目前，唯一接受的值是。

2025-02-14 13:49:13 1360