一、说明 本章节主要有两个知识点: 使用Ollama本地安装大模型，并使用ChatBox测试对话。这个在很久之前的文章中也有讲过。 使用Spring AI Alibaba编写代码对接本地大模型。 二、使用Ollama本地安装大模型
发布于 2025-10-26
一、说明 官网： https://java2ai.com/ JDK版本必须使用17+，SpringBoot使用的是3.4.5 本项目采用的是聚合工程方式创建的项目 二、相关平台
发布于 2025-10-25
今天要实现的功能是：通过langchian4j的函数调用，实现上传本地文件到HDFS文件系统，同时执行Mapreduce程序，完成WordCount功能，最后读取单词统计结果。 扩展：这里还可以调用咱们的sql的Tool，可以将结果存入数据库等操作～～ 一、搭建大数据环境 搭建过程就不多说了，步骤比
发布于 2025-06-20
一、概述 概述 Spring AI 的函数调用（Function Calling）功能允许大语言模型在生成回答时触发预定义的外部函数，从而实现动态数据获取或业务逻辑操作（如查询数据库、调用 API 等）。 SpringAI 帮我们规范了函数定义、注册等过程，并在发起模型请求之前自动将函数注入到 Pr
发布于 2025-06-09
Spring AI的聊天模型API为开发者提供了一条便捷通道，能够将强大的AI驱动的聊天完成功能无缝集成到各类应用中。借助预先训练的语言模型，如广为人知的GPT，它能够依据用户输入生成自然流畅、类人化的回复。这一API不仅工作机制高效，而且设计理念极为先进，旨在实现简单易用与高度可移植性，让开发者能
发布于 2025-06-08
一、创建SpringBoot工程 1.引入依赖 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XM
发布于 2025-06-08
一、Spring AI Alibaba 概述 官网地址: https://spring.io/projects/spring-ai Spring AI是一个AI工程领域的应用程序框架；
发布于 2025-06-08
一、添加依赖 <!--流式输出--> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-we
发布于 2025-06-08
一、在XueweiAgentConfig中添加ContentRetriever @Bean ContentRetriever contentRetrieverXuewei() { //使用FileSystemDocumentLoader读取指定目录下的知识库文档
发布于 2025-06-07
一、何让大模型回答专业领域的知识 LLM 的知识仅限于它所训练的数据。 如果你想让 LLM 了解特定领域的知识或专有数据，你可以： 使用 RAG 使用你的数据微调 LLM 结合 RAG 和微调 1.微调大模型 在现有大模型的基础上，使用小规模的特定任务数据进行再次训练，调整模型参数，让模型更精确地处
发布于 2025-06-07
