Weaviate 是一个开源的向量数据库，专为存储、检索大规模机器学习模型生成的向量嵌入（embeddings）而设计。它支持丰富的内容与元数据管理，并能高效执行相似度检索与复杂过滤操作。Weaviate 是什么？—— 专为大规模语义检索设计的开源向量数据库。为什么用 Weaviate？—— 支持高性能向量检索、灵活元数据过滤、易于扩展和集成。Spring AI 集成优势？—— 简化配置、自动装配

知其然：MCP是AI模型与外部世界高效交互的标准协议，架构清晰、传输灵活。知其所以然：解决了多模型、多工具协作的标准化瓶颈，提升了AI应用开发的可维护性和扩展性。Spring AI集成：极大降低了MCP应用门槛，支持注解式开发和多种通信模式，适合企业级场景。随着 AI 技术的深入，MCP 作为模型与外部工具/资源的桥梁，正逐步成为 AI 应用开发的基础设施。结合 Spring AI 的 Boot

系统名称英文缩写主要职责商品管理系统PMS商品录入、分类、库存、上下架订单管理系统OMS下单、支付、订单流转、退换货用户管理系统UMS用户注册、登录、账户、会员支付系统Payment支付渠道接入、对账物流管理系统LMS配送、快递跟踪、仓储售后服务系统After-Sale退换货、投诉、客服营销系统Marketing促销、优惠、活动内容管理系统CMS广告、页面、评价、问答搜索与推荐系统搜索、筛选、推荐

Spring AI MCP Server Boot Starter 是连接 AI 服务与现代微服务架构的桥梁。它以注解驱动、协议灵活、自动化配置为核心，帮助开发者快速搭建高质量 AI 服务。无论是本地部署还是云原生场景，都能轻松适配，极大提升了 AI 应用的开发效率和可维护性。通过本文及配套 mermaid 图，你已系统掌握 MCP Server 的原理与实战路径，知其然更知其所以然！

随着OpenAI等公司推动AI模型能力跃升，“Prompt工程”成为AI开发的核心环节。Spring AI项目由Spring团队发起，旨在让Java开发者以最熟悉的方式集成和管理AI模型。Spring AI的Prompt系统借鉴了Spring MVC的视图渲染、JDBC的数据访问理念，实现了模板化、结构化、可扩展的Prompt管理。

MCP 注解特殊参数机制是现代智能工具开发的核心利器。它以自动注入为基础，极大提升了上下文感知和动态扩展能力，助力开发者快速构建高效、智能、可拓展的 AI 工具接口。掌握参数类型、注入规则和最佳实践，将帮助你“知其然，更知其所以然”，在实际项目中游刃有余！口决速记“声明即注入，元数据不计数；进度要判空，动态参数灵活用；上下文能力全，场景覆盖广。

Google Vertex AI Gemini 与 Spring AI 的深度集成，极大地丰富了企业级 AI 应用场景。无论是文本生成、图片分析、PDF摘要，还是自动工具调用，都能通过简单配置和统一接口快速实现。掌握好关键配置、理解多模态与工具调用机制，将为你的 AI 项目赋能更多智能体验。图表化梳理流程，有助于系统性把握技术脉络，做到知其然，更知其所以然。参考文献Google Vertex AI

Spring AI 集成 Qdrant，自动/手动配置 VectorStore，文档转向量存储，支持元数据过滤，HNSW 算法高效检索，结果秒回！Qdrant VectorStore 与 Spring AI 的结合，为 Java/Spring 开发者打开了智能语义检索的新大门。无论是知识管理、推荐系统还是企业搜索，都能以极低门槛实现高性能、可扩展的 AI 检索能力。掌握其原理与最佳实践，将极大提升

Chat Memory（聊天记忆）是指在与大语言模型（LLM）交互时，系统为每个会话维护的上下文信息，用以提升模型对多轮对话的理解能力。相比于 Chat History（聊天历史，完整记录所有消息），Chat Memory 关注于「对当前上下文有用的消息集合」，可根据策略裁剪、持久化或分布式存储。Spring AI 的 Chat Memory 机制为 LLM 应用开发提供了高效、可扩展、易用的上下

自动事件处理：通过注解声明，自动注册到 MCP Client，无需手动管理。支持同步与异步：可用同步方法，也可用Mono/Flux方式实现异步处理。多客户端支持：通过clients参数绑定不同的连接。类型安全与扩展性：参数支持类型推断，易于扩展。MCP Client 注解技术充分发挥了 Spring Boot 自动化与声明式编程优势，极大简化了 AI 场景下的模型通信和事件处理。通过结构化图表与系