MCP协议：AI大模型与外部资源交互的统一标准 MCP协议（Model Context Protocol）是Anthropic推出的开放技术标准，旨在解决大模型与外部资源（数据库、API、工具等）交互时的适配碎片化问题。其核心价值包括： 降本增效：通过统一接口规范，减少定制化开发，降低80%以上的维护成本； 生态互联：支持大模型与各类资源自由组合，打破生态壁垒； 能力拓展：帮助大模型突破训练数据限

Embedding技术是RAG系统的核心，通过将非结构化数据转化为高维向量，实现语义检索。其本质是将语义相似性映射为向量空间距离，使机器能理解文本深层含义。主流模型包括商用API（如OpenAI）和开源本地模型（如BERT），选择时需考虑语义捕捉能力、维度、速度等特性。Embedding使RAG能实现高效存储、快速匹配和精准召回，是连接自然语言与机器计算的关键桥梁。

RAG中的分块技术解析 分块（Chunking）是RAG系统的核心预处理步骤，将长文本拆分为语义完整、长度适中的文本块（500-1000字）。其核心价值在于： 适配模型处理限制，避免超长文本截断 提升检索精准度，实现局部信息定位 降低计算存储成本 分块需遵循三大原则： 语义完整性优先 长度适配模型窗口 确保检索相关性 主流分块策略包括： 固定长度分块（简单但可能破坏语义） 按自然边界分块（最常用）

摘要： RAG中的自查询（Self-Query）通过大模型解析用户问题，提取核心意图与约束条件（如时间、领域等），生成结构化检索指令（语义+属性过滤），解决传统检索依赖关键词匹配、忽略隐含逻辑的问题。其核心价值在于提升复杂查询的精准度，适配多条件组合场景（如“2024年金融领域RAG方案”）。实现流程包括文档元数据预处理、设计解析Prompt、生成检索指令及执行优化。适用于带结构化元数据的知识库、

摘要：本文深入解析了Spring AI Advisors的核心功能与应用场景，介绍了其在AI交互中的关键作用。Advisors通过拦截和增强AI请求/响应流程，实现内容过滤、上下文管理等功能，支持链式处理和自定义扩展。详细阐述了三种聊天记忆实现方式（Message/Prompt/VectorStore）及其适用场景，分析了短期与长期记忆的区别。文章还探讨了会话ID管理策略和安全组件SafeGuar