本文系统介绍了Prompt工程的核心概念与应用开发实践。首先解析了Prompt的分类（用户Prompt、系统Prompt、助手Prompt）及Token成本优化技巧。其次，详细阐述了Prompt优化方法，包括基础技巧（明确任务/角色、结构化格式）和进阶策略（思维链提示、少样本学习等），并推荐了Prompt学习资源与调试方法。接着，提出AI应用需求分析的“三步走”框架（获取→细化→确认需求），结合“

摘要：该项目基于SpringAI框架开发AI应用，包含AI恋爱大师和自主规划智能体两大核心功能。技术栈采用Java21+SpringBoot3，集成LangChain4j、PGvector等组件，支持RAG知识库检索、工具调用和MCP服务。系统采用五层架构设计，包含客户端、服务端、应用层、SpringAI服务和外部依赖。学习大纲分8期内容，涵盖大模型接入、Prompt工程、RAG知识库构建、工具开

本文深入探讨了RAG（检索增强生成）系统的核心流程与优化策略。首先介绍了SpringAI框架如何支持RAG开发的三大核心组件：文档处理（ETL）、向量转换存储和检索增强生成。详细解析了文档收集、切割、元数据增强等ETL流程，以及PGVector等向量存储方案。其次，重点讲解了检索阶段的优化技巧，包括多查询扩展、查询重写、相似度阈值设置等。最后，针对生成阶段提出了错误处理机制和提示词优化建议。

本文介绍了AI知识问答系统的开发方法，重点讲解了RAG(检索增强生成)技术的实现。主要内容包括：1. AI知识问答的应用场景分析，如教育、医疗、法律等领域；2. RAG技术原理，通过检索外部知识库提升AI回答的准确性；3. 两种RAG实现方案：基于本地知识库和云知识库服务；4. 使用SpringAI框架开发恋爱问答系统的具体步骤，包括文档准备、向量转换、查询增强等核心流程。文章为开发专业级AI问答

本文介绍了AI大模型的概念、接入方式及Java项目集成实践。大模型是基于深度学习的海量数据预训练模型，具备涌现能力。接入方式主要有云服务和自部署两种，可通过AI平台、客户端或程序调用。文章详细演示了在SpringBoot项目中四种调用大模型的方法：1)SDK直接调用；2)HTTP请求；3)SpringAI框架；4)LangChain4j框架。项目需Java17+环境，整合了Hutool工具库和Kn

摘要：该项目基于SpringAI框架开发AI应用，包含AI恋爱大师和自主规划智能体两大核心功能。技术栈采用Java21+SpringBoot3，集成LangChain4j、PGvector等组件，支持RAG知识库检索、工具调用和MCP服务。系统采用五层架构设计，包含客户端、服务端、应用层、SpringAI服务和外部依赖。学习大纲分8期内容，涵盖大模型接入、Prompt工程、RAG知识库构建、工具开

摘要：该项目基于SpringAI框架开发AI应用，包含AI恋爱大师和自主规划智能体两大核心功能。技术栈采用Java21+SpringBoot3，集成LangChain4j、PGvector等组件，支持RAG知识库检索、工具调用和MCP服务。系统采用五层架构设计，包含客户端、服务端、应用层、SpringAI服务和外部依赖。学习大纲分8期内容，涵盖大模型接入、Prompt工程、RAG知识库构建、工具开

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摘要：该项目基于SpringAI框架开发AI应用，包含AI恋爱大师和自主规划智能体两大核心功能。技术栈采用Java21+SpringBoot3，集成LangChain4j、PGvector等组件，支持RAG知识库检索、工具调用和MCP服务。系统采用五层架构设计，包含客户端、服务端、应用层、SpringAI服务和外部依赖。学习大纲分8期内容，涵盖大模型接入、Prompt工程、RAG知识库构建、工具开