我在CSDN中 翻了一圈 没有发现写使用RedisTaplate客户端来解决库存超卖的，大多数是使用Redison和各种分布式锁，那么由我来写一篇连小白都能使用的Redis+Lua脚本解决超卖的教程，欢迎大家白嫖。

首先需要安装Redis所需要的依赖： （使用root 用户！如果下载失更换阿里云的镜像源）下载Redis 压缩包通过网盘分享的文件：redis-6.2.4.tar.gz链接: https://pan.baidu.com/s/1DvRoQBLLXcePo7OFeEhCbg?pwd=1234 提取码: 1234将压缩包上传至虚拟机 /tmp文件夹下以下命令均在/tmp下执行解压后：进入该文件夹进入re

是 Spring 官方推出的一个基于 Spring 生态的，旨在简化将人工智能（如大语言模型、生成式 AI）集成到 Java 应用中的过程。它提供了统一的 API 和工具，让开发者能更轻松地调用 AI 模型。

编写自定义检索器/*** 自定义文档检索器*/.similarityThreshold(similarityThreshold) // 相似度阈值.topK(topK) // 返回的文档数量// .eq("type", "web") //寻回检索 元数据中 type 为 web 的文档// ).build();@Override@OverrideChatClient的使用 方法dochatRag方

摘要：RAG（检索增强生成）技术通过结合信息检索与AI生成，有效提升大模型回答的准确性和时效性。文章首先介绍了RAG的核心功能：增强知识实时性（如回答最新赛事结果）、减少模型幻觉（基于真实数据生成）、处理专业领域问题（检索特定知识库）。随后详细展示了两种RAG实现方案：1）基于阿里百炼平台的云端方案，包括知识库创建、文档上传标注及SpringAI集成；2）本地内存向量数据库方案，涵盖Markdow

本文介绍了大语言模型(LLM)工具调用的实现方法。工具调用允许LLM在生成回答时决定是否需要调用外部函数获取信息或执行操作，如联网搜索、网页抓取等。文章详细讲解了工具调用的流程：用户提问→LLM判断是否需要工具→执行工具→返回结果→生成最终回答。重点演示了两个工具的编写：1)使用jsoup实现的网页抓取工具，可解析指定URL的HTML内容；2)基于阿里云通晓API的联网搜索工具，支持返回网页搜索结

工具调用是现代大语言模型（LLM）的一项重要能力，允许模型在生成回复时“决定”是否需要调用某个外部函数来获取信息或执行操作。模型会返回一个结构化的调用请求（如函数名和参数），由框架负责执行该函数并将结果返回给模型，最终生成自然语言回复。工具调用 是一个能解决大模型非常多能力的方法，使得原先只有对话能力的大模型依靠工具能够生成 PDF 或者 根据你当前的位置信息进行附近公园 或者 游玩景点进行推荐，

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摘要：RAG（检索增强生成）技术通过结合信息检索与AI生成，有效提升大模型回答的准确性和时效性。文章首先介绍了RAG的核心功能：增强知识实时性（如回答最新赛事结果）、减少模型幻觉（基于真实数据生成）、处理专业领域问题（检索特定知识库）。随后详细展示了两种RAG实现方案：1）基于阿里百炼平台的云端方案，包括知识库创建、文档上传标注及SpringAI集成；2）本地内存向量数据库方案，涵盖Markdow

摘要：RAG（检索增强生成）技术通过结合信息检索与AI生成，有效提升大模型回答的准确性和时效性。文章首先介绍了RAG的核心功能：增强知识实时性（如回答最新赛事结果）、减少模型幻觉（基于真实数据生成）、处理专业领域问题（检索特定知识库）。随后详细展示了两种RAG实现方案：1）基于阿里百炼平台的云端方案，包括知识库创建、文档上传标注及SpringAI集成；2）本地内存向量数据库方案，涵盖Markdow