saa-调用百度地图MCP服务

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
作者：青云
分类： AI
saa-本地MCP客户端和服务端调用

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
作者：青云
分类： AI
saa-ToolCalling

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
作者：青云
分类： AI
saa-rag

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
作者：青云
分类： AI
redis stack向量数据库实践

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
作者：青云
分类： AI
Resid Stack介绍

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
作者：青云
分类： AI
saa-会话持久化

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：
作者：青云
分类： AI
saa-提示词及提示词模板

saa-提示词及提示词模板

一、说明 提示词在大模型使用中有着举足轻重的作用，好的提示词会让结果非常精准。今天要讲解的是spring-ai-alibaba中的提示词的使用。 另外，本章节统一使用之前的父工程，同时本章节使用的是chatClient（非下面文档中的chatModel） 二、官方文档
作者：青云
分类： AI
SAA-多模型共存

SAA-多模型共存

一、说明 本章节主要实现在同一个项目中，同时使用不同的大模型，比如同时使用deepseek和qwen。 另外本章节代码是基于前面几篇SSA系列文章，所使用的都是同一个父工程的聚合工程。 二、POM依赖 <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0
作者：青云
分类： AI
SAA-AI之间的“闲聊”

SAA-AI之间的“闲聊”

一、说明 无聊的时候写了一个程序，我开启一个话题，让两个不同的大模型开始针对这个话题展开聊天，有点意思哈！！！ 二、聊天记录 15:11:36.178 : message: 你是谁？ 15:11:40.247 : deepseek: 我是DeepSeek Chat，你的智能AI助手！✨ 由深度求索公
作者：青云
分类： AI
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