本文是"SpringAI智能体实战"系列首篇，介绍大模型开发准备工作。文章重点讲解了国内主流云平台（阿里百炼、腾讯TI平台等）的大模型API服务，并以阿里云百炼为例，详细说明账号注册、APIKey申请流程和模型体验方法。文中强调Token计费方式和密钥安全管理，提醒开发者使用环境变量存储敏感信息。作为系列开篇，本文为后续SpringBoot整合SpringAI开发奠定基础，要求

本文是SpringAI智能体实战系列第二篇，介绍如何搭建基于SpringBoot 3.4.3和Java 17的SpringAI项目基础框架。主要内容包括：创建项目时需统一Java、SpringBoot和SpringAI版本；添加Web、OpenAI模型、MySQL及测试等核心依赖；特别提醒避免使用start.spring.io提供的Lombok版本；强调通过环境变量管理API密钥等敏感信息。文章目

详细介绍了Java JDK 17的安装步骤：首先访问Oracle官网下载Windows版JDK 17安装包，下载完成后双击运行安装程序，按提示完成安装（建议默认C盘路径）。安装完成后，通过Win+R打开命令行，输入java或javac命令验证安装是否成功，若显示版本信息则表明安装完成。文中强调应选择官方稳定版JDK 17以确保稳定性，并指出截图版本可能不同但不影响安装流程。

本文介绍了如何安装和配置Python的Redis异步客户端。首先使用pip安装redis库，然后在配置文件中设置Redis连接参数，包括主机地址、端口号、数据库编号等。通过redis.asyncio模块创建异步Redis客户端对象，启用自动解码功能将字节数据转换为字符串。该配置适用于需要与Redis服务器进行异步交互的Python应用场景，连接参数可根据实际环境进行调整。

本文描述了实现用户新闻浏览历史功能的三个核心模块：1) 定义历史记录数据模型HistoryNewsItemResponse和分页响应模型HistoryListResponse；2) 通过CRUD操作实现分页查询历史记录，包含联表查询新闻详情并按浏览时间倒序排列；3) 提供API路由接口，支持分页参数验证并返回格式化响应。整个实现采用Pydantic进行数据验证和序列化，支持字段别名映射，确保接口返

本文展示了一个基于FastAPI的收藏功能实现，包含数据模型、CRUD操作和路由处理。使用Pydantic定义新闻条目(NewsItemBase)和收藏列表响应(FavoriteListResponse)模型，支持字段别名和ORM映射。通过异步SQLAlchemy实现分页查询收藏列表，联表查询新闻和收藏信息，按收藏时间排序。路由层处理请求参数验证，调用服务层获取数据，并返回格式化响应，包含分页标识

本文展示了一个基于FastAPI的收藏功能实现，包含数据模型、CRUD操作和路由处理。使用Pydantic定义新闻条目(NewsItemBase)和收藏列表响应(FavoriteListResponse)模型，支持字段别名和ORM映射。通过异步SQLAlchemy实现分页查询收藏列表，联表查询新闻和收藏信息，按收藏时间排序。路由层处理请求参数验证，调用服务层获取数据，并返回格式化响应，包含分页标识

这是一个处理取消收藏功能的代码实现，包含数据层和路由层两个部分。数据层通过remove_news_favorite函数执行SQL删除操作，移除指定用户和新闻的收藏记录；路由层提供DELETE接口，验证用户身份后调用数据层函数，并根据操作结果返回成功响应或404错误。整个流程实现了用户取消收藏新闻的功能，包含身份验证和错误处理机制。

这段代码实现了新闻收藏功能，主要包含三个部分：1）定义请求模型FavoriteAddRequest，包含newsId字段；2）CRUD操作add_news_favorite，将用户ID和新闻ID存入数据库；3）路由处理add_favorite，验证用户身份后调用CRUD操作，返回成功响应。整体采用FastAPI框架，使用异步数据库会话，实现了完整的收藏添加流程。

本文展示了基于FastAPI和SQLAlchemy实现的新闻收藏功能模块。主要包含：1）Favorite数据模型，定义用户收藏关系的ORM结构，包含用户ID、新闻ID和时间戳字段，并设置唯一约束确保用户不能重复收藏同一新闻；2）CRUD操作层提供异步检查收藏状态的函数；3）使用Pydantic定义响应模式；4）路由层提供检查收藏状态的API端点，需要用户认证；5）在主应用中注册路由。该模块实现了基