本文介绍了基于Spring-AI的知识库实战应用。知识库本质上是通过RAG流程将本地知识向量化后存储到向量数据库，再通过问答系统查询。文章总结了知识库涉及的关键技术：向量数据库、数据预处理（DocumentReader/Transformer/Writer）和检索生成（QuestionAnswerAdvisor）。在实施步骤上，需要选择文档加载器（支持多种格式）、向量数据库和嵌入式模型，并介绍了代

Spring-AI是一款面向Java开发者的AI应用开发框架，定位为快速构建上层AI应用的脚手架。它降低了开发者接入大模型的技术门槛，无需深入理解底层原理即可开发AI应用。该框架与Spring生态无缝兼容，提供自动化配置和开箱即用功能，尤其适合有定制化需求的Java技术栈开发者。支持主流大模型如DeepSeek、MiniMax等，提供模型连接、提示词管理、RAG等核心功能。相比Python的Lan

摘要：本文介绍了智能体在Spring AI Alibaba中的应用。智能体是一种集成了大模型、提示词、知识库、工具调用和记忆的成熟AI应用，可通过阿里云百炼平台配置并调用。文章展示了智能体的简单调用方法，只需配置应用ID并使用DashScopeAgent的call方法即可。其内部实现主要依靠DashScopeAgent和DashscopeAgentApi完成请求封装、云端通信和结果解析。相比单独集

摘要：本文探讨了应用开发中动态查询需求的挑战，介绍了Spring AI Alibaba的NL2SQL解决方案。该技术通过自然语言处理将用户输入转换为SQL查询，无需用户具备SQL知识。文章分析了其实现原理（类似RAG架构），包含数据预处理、查询转换等流程。同时指出了当前实现存在的代码结构问题（如重复功能、命名冲突），并提出了优化建议：采用Advisor模式解耦核心逻辑、分离配置模块、支持多数据库适

本文介绍了spring-ai-alibaba框架中NL2SQL功能的扩展应用。通过设置IS_ONLY_NL2SQL=false，系统可生成多步骤执行计划，包括SQL查询、Python代码生成与执行、分析报告生成等完整流程。同时展示了如何通过提示词设计生成分步骤分析计划，以及如何将Python分析结果转化为专业报告。该扩展适用于需要进一步处理SQL查询结果的场景，为数据分析提供了更完整的解决方案。

摘要：文章介绍了一个简化版的自然语言转SQL(nl2sql)工具设计方案。该工具通过模块化组件实现可扩展性，包括表结构检索器、查询转换器、信息增强器等接口。核心流程为：用户输入查询→检索相关表结构→调用大模型生成SQL。提供了两种调用方式：简单调用只需传入基础参数，复杂调用可自定义各处理环节。工具类实现了完整的处理链路，包括查询转换、信息检索、结果后处理等步骤，同时保留了各环节的扩展点，用户可根据

本文介绍了Spring AI Alibaba中的ResearcherNode研究型任务处理节点，主要包括以下内容： 节点功能定位：作为研究型任务核心执行节点，负责任务执行、信息收集、内容生成、状态更新和反思参与。 配置参数说明：包含反思开关、MCP服务配置等参数设置。 节点处理流程：包括反思处理、搜索执行、智能体选择、内容生成等关键步骤。 源码实现解析：详细说明了apply方法的执行逻辑，包括状态

本文分析了spring-ai-alibaba-graph-core框架在函数式编程实现上的问题。作者指出该框架直接移植Python的langgraph设计，过度使用函数式编程而忽视了Java的面向对象特性，导致代码结构复杂且不符合Java开发习惯。具体表现为：1）需要多层封装来模拟Python的函数特性；2）滥用CompletableFuture却未真正实现异步；3）缺乏统一的抽象模型；4）调用链

摘要：Spring AI Alibaba 1.0.0.3版本发布，主要更新包括：新增多个工具包（如阿里云智能搜索、谷歌学术、维基百科等）、文档读取器、向量存储和聊天记忆组件；部分包更名优化；移除Bing搜索和Nacos2相关包；核心功能增强视频生成、音频解析等AI能力，并改进文本分割和检索功能。该版本还涉及多个内部项目的优化调整，整体改动较大，开发者可下载体验新特性。

本文对比了spring-ai-alibaba的文本切分工具：SentenceSplitter和原生TokenTextSplitter的区别。TokenTextSplitter仅支持英文分隔符，不适合中文处理；而SentenceSplitter基于OpenNLP模型，能更准确识别中文语句。DocumentRetrievalAdvisor作为VectorStore的上层封装，提供了更灵活的检索功能，允