SkyWalking 是一个开源的可观测性平台，用于收集、分析、汇总和可视化来自服务及云原生基础设施的数据。Apache SkyWalking 的 Java agent，为 Java 项目提供原生的跟踪/指标/日志/事件/分析能力。jvm 参数新增 -javaagent:./skywalking-agent/skywalking-agent.jar。将apache-skywalking-java-

在之前的教程中，我们已经学习了 Spring AI 的基础概念、聊天模型、函数调用等核心功能。。MCP 是一个开放协议，用于标准化应用程序与 AI 模型之间的上下文交互。通过 MCP，我们可以将工具（Tools）、资源（Resources）和提示模板（Prompts）以统一的方式暴露给 AI 模型，使 AI 应用更加模块化和可扩展。✅ 构建 MCP Server，提供天气查询、系统信息和问候模板服

它借鉴了 Python 项目的思想，但并非简单移植，而是为 Java 开发者量身打造了一套与 AI 模型交互的标准化 API。Spring AI 支持主流的大语言模型（如 OpenAI、DeepSeek、智谱AI 等），并提供了模型抽象、提示模板、检索增强生成（RAG）、工具调用（Tool Calling）等一系列高级功能的封装。使用 Spring Boot 3.x，并引入 Spring AI 的

是指 AI 模型在执行任务时，可以调用预定义的工具（函数/方法）来获取信息或执行操作。这是一种让 AI "突破"自身知识限制的重要机制。📅 获取当前时间、日期等实时信息🌤️ 查询天气、股票等动态数据💾 执行数据库增删改查操作🔔 设置闹钟、发送通知等系统操作📊 检索企业内部文档（RAG）本文详细介绍了 Spring AI 的工具调用机制，包括：✅基础概念：什么是 Tool Calling，

嵌入是将文本、图像或视频等内容转换为浮点数数组（称为向量）的过程。这些向量能够捕捉输入内容之间的语义关系。通过计算两个向量的数值距离（例如余弦相似度），我们可以判断原始内容的相似程度。Spring AI 提供了接口，旨在以统一的方式集成各种嵌入模型。可移植性：只需更改配置即可切换不同的嵌入模型，无需修改业务代码。简单性：提供等简洁方法，隐藏底层向量化算法的复杂性。Spring AI 的ImageM

它是 Spring AI 与各种大语言模型（LLM）交互的核心抽象层，为你提供更细粒度的控制：从构建多轮对话、配置模型参数，到解析结构化输出、处理流式响应。掌握 Chat Model API，你将能够灵活驾驭不同的 AI 模型，构建生产级的智能应用。所有针对具体 AI 模型的实现（如 DeepSeek、智谱AI、OpenAI 等）都遵循这两个接口，因此你可以在不修改业务代码的情况下轻松切换模型提供

在之前的教程中，我们已经学习了 Spring AI 的基础概念、聊天模型、函数调用等核心功能。。MCP 是一个开放协议，用于标准化应用程序与 AI 模型之间的上下文交互。通过 MCP，我们可以将工具（Tools）、资源（Resources）和提示模板（Prompts）以统一的方式暴露给 AI 模型，使 AI 应用更加模块化和可扩展。✅ 构建 MCP Server，提供天气查询、系统信息和问候模板服

是指 AI 模型在执行任务时，可以调用预定义的工具（函数/方法）来获取信息或执行操作。这是一种让 AI "突破"自身知识限制的重要机制。📅 获取当前时间、日期等实时信息🌤️ 查询天气、股票等动态数据💾 执行数据库增删改查操作🔔 设置闹钟、发送通知等系统操作📊 检索企业内部文档（RAG）本文详细介绍了 Spring AI 的工具调用机制，包括：✅基础概念：什么是 Tool Calling，

它是 Spring AI 与各种大语言模型（LLM）交互的核心抽象层，为你提供更细粒度的控制：从构建多轮对话、配置模型参数，到解析结构化输出、处理流式响应。掌握 Chat Model API，你将能够灵活驾驭不同的 AI 模型，构建生产级的智能应用。所有针对具体 AI 模型的实现（如 DeepSeek、智谱AI、OpenAI 等）都遵循这两个接口，因此你可以在不修改业务代码的情况下轻松切换模型提供

在之前的教程中，我们已经学习了 Spring AI 的基础概念、聊天模型、函数调用等核心功能。。MCP 是一个开放协议，用于标准化应用程序与 AI 模型之间的上下文交互。通过 MCP，我们可以将工具（Tools）、资源（Resources）和提示模板（Prompts）以统一的方式暴露给 AI 模型，使 AI 应用更加模块化和可扩展。✅ 构建 MCP Server，提供天气查询、系统信息和问候模板服