本文介绍如何利用 Spring AI、RAG 和 Tool Calling 快速搭建智能对话应用。通过集成阿里云百炼平台的高性能模型和向量检索能力，结合 RAG 技术实现精准信息检索，Tool Calling 支持复杂任务自动化（如挂号、请假、饭店预定）。该方案适用于企业知识库、教育问答系统和智能客服等场景，能够显著提升对话系统的性能和用户体验。希望本文能帮助开发者快速上手并探索更多可能性。

在AI大模型技术快速发展的背景下，如何通过本地调用充分利用AI大模型的能力，解决复杂任务，满足开发者对高性能AI服务的需求。特别是在企业知识库、教育问答等场景中，连续对话AI应用具有巨大的应用价值。文章结合Spring AI、Spring AI Alibaba、DeepSeek-R1模型以及RAG技术，手把手教你如何利用Docker容器化部署Redis和Elasticsearch，搭建一个支持连续

在大模型技术迅速普及的当下，如何在本地环境中以低成本部署高性能AI服务，成为了广大开发者关注的焦点。本文将结合Spring AI、Ollama和DeepSeek-R1模型，通过Docker容器化部署和Redis持久化存储，手把手教你构建一个支持连续对话的AI应用。这一方案特别适合需要私有化部署、数据安全可控的场景，如企业内部知识库、教育问答系统等。