Agentic RAG（检索增强生成）是RAG技术的扩展，通过引入智能代理（Agent）来动态管理检索和生成过程。它可以根据用户意图调整检索策略，甚至调用外部工具（如数据库查询或API调用）来生成更准确的回答。通过Spring AI和Agentic RAG，我们可以构建一个高效、灵活的智能客服系统。Agentic RAG的动态代理能力使其非常适合复杂场景，而Redis缓存则进一步提升了系统性能。未

Override// 提取产品相关实体// 存入Redis长期记忆@Override// 从Redis加载历史产品记录// 构建系统提示增强记忆String systemMsg = "该用户曾咨询过以下产品：" + products;));通过本次实践，我们实现了：✅ 基于LangChain的对话记忆管理✅ Spring AI集成长期记忆存储✅ 企业级对话系统记忆模块（支持50+轮次对话）

语义检索（Semantic Search）是一种基于自然语言理解的技术，它通过计算文本的向量表示（Embedding）来匹配语义相似的内容，而不仅仅是关键词匹配。语义检索是提升智能问答系统准确性的重要手段。结合Spring AI和向量数据库，我们可以轻松实现这一功能。未来还可以进一步优化，比如动态调整Embedding模型或引入更复杂的检索算法。

通过结合Spring AI和Redis缓存，我们成功优化了智能问答系统的性能。这种模式不仅适用于聊天机器人，还可以扩展到其他AI应用场景，如文档问答、推荐系统等。未来，我们还可以进一步优化缓存策略，比如动态调整过期时间或引入更复杂的缓存淘汰机制。

通过MySQL的索引优化、查询优化和连接池配置，我们显著提升了智能问答系统的性能。结合Spring AI的RAG技术，系统不仅能快速响应用户问题，还能更精准地理解语义。未来，我们还可以探索更多优化手段，比如分库分表或引入更高级的缓存策略。

首先，我们定义一个接口，抽象AI模块的核心功能。解释AIService用于生成AI响应，用于文档检索。业务逻辑只需调用这些方法，无需关心底层实现。通过接口设计，我们成功将AI模块与业务逻辑解耦，提升了代码的可维护性和扩展性。未来如果需要更换AI模型或扩展功能，只需修改实现类，业务逻辑无需变动。这种模式不仅适用于聊天机器人，还可以扩展到其他AI应用场景。

创建一个配置类，继承，并覆盖configure@Overridehttp.and().and()通过结合Spring AI和Spring Security，我们成功为智能问答系统添加了安全认证和权限控制。这种模式不仅适用于聊天机器人，还可以扩展到其他需要安全保护的AI应用场景。希望这篇博客对你有所帮助！如果有任何问题，欢迎在评论区留言讨论。

通过结合Spring AI和MySQL优化技术，我们成功提升了智能问答系统的性能。索引优化、查询优化和连接池配置是MySQL优化的核心手段，而Spring AI的RAG技术则让知识检索更加高效。未来，我们还可以探索更多AI与数据库的结合场景，比如实时数据分析、个性化推荐等。

结合Spring AI和Redis缓存，我们成功优化了智能问答系统的性能。这种模式不仅适用于聊天机器人，还可以扩展到其他AI应用场景，如文档问答、推荐系统等。小渣：原来缓存这么有用！下次我们可以试试结合多线程进一步优化吗？Mentor：当然可以，下次我们就来聊聊多线程和AI的结合！

通过结合Spring AI和Java多线程技术，我们成功优化了智能问答系统的并发处理能力。这种模式不仅适用于聊天机器人，还可以扩展到其他高并发的AI应用场景，如推荐系统、实时数据分析等。未来，小渣还计划进一步探索如何结合消息队列（如Kafka）实现更复杂的异步处理流程。