在 Spring AI/Spring AI Alibaba 框架中，ChatModel 和 ChatClient 都可以实现大模型的文本生成功能，例如聊天机器人，但二者是两种不同层级的 API 封装，分别针对不同的开发场景和需求设计。

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是指在将原始问题发送给大语言模型之前，先通过外部知识库将数据进行注入，之后先在知识库中检索相关信息，然后再将检索结果和原始问题一起发送给大模型组织、整理答案的一种技术手段。通过这种实现方式，大语言模型可以获取到特定领域的相关信息，并能够利用这些信息进行回复，从而降低了发生幻觉的可能性。RAG 优势提高准确性：通过引

国产大模型最近真是百花齐放啊，卷到家了。这不，蚂蚁最近也发布了他的，把大模型的数量级又拉升到了新的高度。那**这个大模型到底好不好用呢？有什么特点呢？如何在线体验呢？如何在工作流和智能体中使用呢？**接下来这篇文章统统告诉你答案。

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但二者有什么区别呢？在使用时又该如何选择呢？接下来我们一起来看。

提示词（Prompt）是输入给大模型（LLM）的文本指令，用于明确地告诉大模型你想要解决的问题或完成的任务，也是大语言模型理解用户需求并生成准确答案的基础。因此 prompt 使用的好坏，直接决定了大模型生成结果的质量（是否符合预期）。

提示词（Prompt）是输入给大模型（LLM）的文本指令，用于明确地告诉大模型你想要解决的问题或完成的任务，也是大语言模型理解用户需求并生成准确答案的基础。。那问题来了，在 Spring AI/Spring AI Alibaba 如何用好提示词？以及提示词的使用方式有哪些呢？接下来本文一起来盘点一下。

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