基于 Spring Boot + LLM 构建智能狼人杀游戏后端

# 基于 Spring Boot + LLM 构建智能狼人杀游戏后端 ## 项目概述 这是一个基于 **Spring Boot 3.5** 构建的狼人杀游戏后端系统，核心特色在于引入了 **LLM 大模型驱动的 AI 玩家智能决策系统**，让玩家可以与智能 AI 进行真实的狼人杀对战。项目整合了
基于 Spring Boot + LLM 构建智能狼人杀游戏后端
作者：青云
分类： 🔥AI

Spring Ai Alibaba本地知识库检索

说明：本章节是对Spring Ai Alibaba本地知识库检索的实践，包含知识库文档上传、向量数据库存储、向量数据库检索三个核心功能。 一、官网 https://java2ai.com/ 相关的RAG文档：
Spring Ai Alibaba本地知识库检索
作者：青云
分类： 🔥AI

milvus结合RAG知识库问答

说明：本章节实操milvus结合RAG知识库完成只能问答小项目。 一、导入依赖： <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://w
milvus结合RAG知识库问答
作者：青云
分类： 🔥AI
标签： #milvus , #rag

saa-调用百度地图MCP服务

一、说明 本章节介绍saa调用百度地图MCP服务，这个和之前调用本地mcp服务有点类似，但是一个是本地自有的mcp服务，另外一个是远程mcp服务。有一个前提必须是本地安装有node环境或者python环境。 需要注意的是，我是使用的mac，记得本地文件的授权，不然链接不上远程mcp服务。 二、MCP
saa-调用百度地图MCP服务
作者：青云
分类： 🔥AI

saa-本地MCP客户端和服务端调用

一、说明 本章节主要实现两个功能：一个是本地MCP服务搭建，二个是本地MCP客户端搭建并调用本地MCP服务，实现本地MCP客户端和服务的调用，同时对比调用本地MCP服务和未调用本地MCP服务之间的差异。 二、代码 1. 父工程pom文件 <?xml version="1.0" encoding="U
saa-本地MCP客户端和服务端调用
作者：青云
分类： 🔥AI

saa-ToolCalling

一、说明 本章节主要介绍spring ai alibaba的Tool Calling及实践，Tool Calling即工具调用，在之前langchain4j中也叫Function Calling，也就是大模型调用外部工具。比如之前做的数据库专家智能体、医疗专家智能体，都用到了调用外部工具。 另外，本
saa-ToolCalling
作者：青云
分类： 🔥AI

saa-rag

一、说明 本文主要介绍spring ai alibaba结合rag实现本地文档知识库的存储和检索，主要技术栈有：spring ai alibaba、阿里百炼模型text-embedding-v3、向量数据库redis stack、deepseek。 本章代码统一使用同一个父工程pom，见saa第一期
saa-rag
作者：青云
分类： 🔥AI

redis stack向量数据库实践

一、说明 上一章节简单介绍了redis stack，本章节主要是用redis stack作为向量数据库的实践。 二、代码 1.POM文件 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/PO
redis stack向量数据库实践
作者：青云
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Resid Stack介绍

Redis Stack 是 Redis 官方推出的扩展套件，在 Redis OSS 核心功能基础上，整合了多种数据模型处理引擎，为开发者提供完整的实时应用开发体验‌23。其核心组件包括： ‌RedisJSON‌：支持 JSON 文档存储与查询 ‌RediSearch‌：提供全文搜索能力 ‌Redis
Resid Stack介绍
作者：青云
分类： 🔥AI

saa-会话持久化

一、说明 本章节主要介绍saa的会话持久化功能，同时使用的统一父工程（见saa系列第一篇）。 其实这个和之前langchain4j中持久化一样，都是将用户的会话信息存储到指定的位置，记得之前使用langchain4j的时候是存储到了mongodb，本章节使用的redis。 二、代码 结构：
saa-会话持久化
作者：青云
分类： 🔥AI
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