本文主要介绍了AI应用开发的两个重要概念--工具调用和检索增强，并通过一个具体的例子，搭建一个智能助手结合进行讲解，旨在帮助小伙伴对AI在实际Java开发中的具体应用进行了解，帮助大家扩展大模型开发方面的知识。

 本文主要介绍了AI应用开发的两个重要概念--工具调用和检索增强，并通过一个具体的例子，搭建一个智能助手结合进行讲解，旨在帮助小伙伴对AI在实际Java开发中的具体应用进行了解，帮助大家扩展大模型开发方面的知识。

同时深入到项目的角度对如何搭建一个智能客服的全过程进行了讲解，普及了AI应用开发的几个重要概念，如：提示词prompt、聊天记忆ChatMemory和交互实例ChatClient等，意在帮助各位小伙伴快速开发自己的智能客服应用。所以，通常会选择DashScope的原生态方式调用通义大模型，有助于后续的业务开发和开发者详细的PAI参考。（1）定义基于内存的记忆化，通过ChatMemory的实现类Me

同时深入到项目的角度对如何搭建一个智能客服的全过程进行了讲解，普及了AI应用开发的几个重要概念，如：提示词prompt、聊天记忆ChatMemory和交互实例ChatClient等，意在帮助各位小伙伴快速开发自己的智能客服应用。所以，通常会选择DashScope的原生态方式调用通义大模型，有助于后续的业务开发和开发者详细的PAI参考。（1）定义基于内存的记忆化，通过ChatMemory的实现类Me

 本文简单介绍了SpringAI的聊天记忆功能，聊天记忆解决了大语言模型(LLM)无状态的问题，通过ChatMemory抽象层实现多轮对话上下文存储。还对聊天记忆的具体实现进行了简单的介绍，帮助新手快速上手聊天记忆功能。

摘要：SpringAI框架中，提示词是与AI模型交互的核心组件，其设计直接影响模型输出质量。消息分为User、System、Assistant和Tool四种角色，分别对应不同交互场景。高效提示词应包含清晰指令、上下文、用户输入和输出格式要求。框架支持通过占位符实现动态数据替换。Token是模型处理文本的基础单元，其数量限制和计费方式对应用开发至关重要。开发者需合理控制Token使用量以优化成本和性

这里引入spring官方的定义：tools工具调用（也称为函数调用）是 AI 应用程序中的一种常见模式，允许模型与一组 API 或工具交互，从而增强其功能。

MCP（ModelContextProtocol）是Anthropic推出的标准化协议，旨在实现大型语言模型与外部工具的安全高效交互。它支持三种传输方式：标准输入输出（简单本地调试）、服务器发送事件SSE（已弃用）和可流式HTTP（双向通信）。SpringAI可通过引入依赖和配置yaml/json文件来调用MCP服务器，支持外部文件读取或直接配置参数。MCP解决了AI工具间的互操作性问题，被誉为&

SpringAI是Spring生态系统推出的AI集成框架，简化了Java开发者集成AI能力的过程。它提供统一API对接多种AI服务，支持聊天、文本向量化、音频/图像处理等功能。核心优势包括：统一接口屏蔽不同AI服务的差异、与Spring生态无缝集成、开箱即用的starter依赖和企业级特性。快速入门需JDK17+，通过Maven引入依赖后配置API密钥即可使用ChatClient进行对话测试。框架

摘要：本文系统介绍了Java线程同步机制和线程状态。synchronized锁通过Monitor管程实现，包含轻量级锁、锁膨胀和偏向锁等优化机制，详细阐述了加锁、锁竞争和锁升级过程。同时解析了wait方法的工作原理及其与sleep的区别。最后全面梳理了线程的七大状态（新建、就绪、运行、阻塞、等待、超时等待和终止）及其转换条件，完整呈现了线程的生命周期。全文从底层原理到应用场景，系统性地讲解了Jav