众所周知，完整训练一个大模型需要巨额算力和资金，普通开发者往往只能依赖接口或现成框架，停留在“黑箱式使用”的层面。

本节课，我们将利用上一节学过的 Advisor 机制，结合 Spring AI 强大的 ChatMemory 组件，为大模型装上多租户隔离与数据库持久化的长久记忆！

本节我们将深入了解 Spring AI 的灵魂组件：ChatClient 与 Advisors，看看现代 AI 工作流到底该怎么写！

本节课，我们将发挥 Java 的强类型优势 与 Spring 生态的响应式编程，通过 Spring AI 提供的两大杀手锏——Converters (结构化转换器) 与 Flux (流式响应)，来解决这两个难题！

LLaMA Factory 是一个简单易用且高效的大型语言模型训练与微调平台，可以在有限的算力条件下快速完成模型训练。

在上一节中，我们通过 System 参数成功给大模型赋予了各种有趣的灵魂与人设。但在真实的 Java 企业级开发中，用户的输入是千变万化的，我们总不能每次都用 `String` 的 `+` 号去死磕长篇大论的提示词吧？

今天，我们将从零开始，揭开 Spring Boot 自动装配（Auto-Configuration） 在 AI 领域的魔法。带你跑通属于你的第一个大模型 Hello World！

欢迎来到《Spring AI 零基础到实战》的第 1 节！作为本系列课程的开篇，我们拒绝枯燥的概念堆砌。今天，我们将从Java的视角出发，建立对 Spring AI 的全景认知。

通过一种简单而巧妙的「融合」，我们可以创造出一种全新的智能形态——它拥有单一 Agent 的简洁高效，又兼具了多个大脑的多样性智慧。这无疑为 AI Agent 领域的发展提供了极具价值的参考。

本文总结控制生成式AI Agent不确定性的常见策略。它们有的来自LLM使用层面、有的来自Agent架构与设计层面，以及AI治理层面，实际应用中可组合使用。