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本文探讨了如何通过Redis优化SpringAI的大模型集成，解决API调用延迟和成本问题。核心方案包括：1）使用Redis作为高速缓存层，将响应时间从秒级降至毫秒级；2）实现语义相似度缓存，通过Embedding模型识别相似请求；3）采用缓存分区和TTL随机化等优化策略。测试显示该方案使响应速度提升70倍，API调用减少92%。适用于客服系统、内容生成等重复请求场景，为Java生态的AI应用提供

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ADK（Agent Development Kit，智能体开发工具包）是 Google 出的一套专为构建“智能体（Agent）”设计的开发工具集合。它提供模块化功能组件和智能协调机制，帮助我们快速构建能自主决策、多模块协作执行任务的智能体。在 ADK 中，Agent 是一个独立的执行单元，是一个独立的复用“模块”。还能降低维护成本，因为模块可单独升级，不影响整体功能，，使得开发者能用熟悉的编码范式

目前这个 Embedding 模型相关的榜单被广泛认可，从分类、聚类、语义文本相似性、重排序和检索等多个角度评测排行各种模型，大家可以从上面了解更多的 Embedding 模型。

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MCP 支持三种类型的标准能力：Resources（资源，如文件数据读取）、Tools（工具，如第三方服务、功能函数）、Prompts（提示词，为用户预先定义好的完成特定任务的模板）。为了解决这些问题，A2A 协议正在积极发展，推动标准化进程，加强安全性和隐私保护，提升性能，以适应日益复杂的智能体协作需求。要真正满足用户需求，必须让智能体与工具协同工作，既发挥工具的专长，又利用智能体的灵活性。因此

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是一种结合信息检索和生成式模型的技术方案。即我们在本地到相关的内容，把它到提示词里，然后再去做结果。简单来说就是利用外部知识动态补充模型生成能力，既能保证回答的准确性，又能在知识库更新时及时反映最新信息（还有一点就是部分业务是内部文档，网上没有，因此可以本地提供知识库来增强 AI 的知识）。

下载太慢的解决方法，如果发现一开始下载块，之后越来越慢，可以CTRL + C 取消下载，然后重新执行下载指令。步骤3：在此目录下：启动安装程序 OllamaSetup.exe /DIR=E:\ollama。直接下载，发现默认是下载C盘，并且不能选择安装目录，这对我C盘的压力太大了。步骤2：新建文件夹用于存储ollama应用，并且将安装程序移动到该位置。弹出如图下载页面，看出安装在我们指定的位置E/