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在智能客服系统中，对话管理是核心功能，它负责处理用户输入的上下文、维护对话状态，并生成合理的响应。Spring AI 1.0 GA（General Availability）作为 Spring 生态系统的 AI 集成框架，提供了强大的工具来优化这一过程。优化对话管理可以显著提升系统效率、减少响应延迟，并提高用户体验。在 Spring AI 1.0 GA 中，可以通过 Java 代码实现对话管理优化

在中文语音识别领域，Whisper模型（由OpenAI开发）凭借其强大的多语言能力广受欢迎。然而，直接微调整个模型参数往往计算成本高昂。PEFT（Parameter-Efficient Fine-Tuning）和LoRA（Low-Rank Adaptation）技术通过只微调少量参数，显著提升效率。本案例将逐步展示如何用PEFT和LoRA微调Whisper模型，实现中文语音识别的优化。整个过程基于

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