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。

随着Spring AI的持续发展，函数调用（Function Callback）功能已被标记为过时（Deprecated），未来的趋势是采用工具调用（Tool Callback）机制。不同于函数调用和工具调用，智能体不仅能够执行预定义的操作，还能够根据环境变化和任务需求，动态选择并调用适当的工具或服务来完成复杂任务。，作为Spring官方开源的AI应用开发框架，旨在简化将AI功能集成到应用程序的过

在人工智能浪潮下，Java 程序员迎来了新的机遇与挑战。SpringAI 和阿里巴巴 AI（SpringAiAlibaba） 的推出，为我们打开了通往智能应用开发的大门。为了更好地学习和掌握 Spring AI Alibaba 项目的搭建与使用，我将通过本文详细记录整个学习过程。本次主要聚焦于多轮对话功能的实现，后续会逐步增加更多实用内容，也欢迎大家提出宝贵意见，共同完善。

文本生成图像：输入一段描述性文本，调用图像生成模型输出相应图片；图像生成文本：上传图片，调用多模态模型生成相应的描述性文本。

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种创新的自然语言处理技术，它巧妙地融合了检索和生成两种方法，旨在为各种语言相关任务提供更为精准且富有逻辑性的解决方案。简单来说，RAG先通过检索获取与任务相关的信息，再利用这些信息来指导文本的生成过程，从而让生成结果更贴合实际需求。它将检索模型（设计用于搜索大型数据集或知识库）和生成模型（例如大型语言模型 (L

随着Spring AI的持续发展，函数调用（Function Callback）功能已被标记为过时（Deprecated），未来的趋势是采用工具调用（Tool Callback）机制。不同于函数调用和工具调用，智能体不仅能够执行预定义的操作，还能够根据环境变化和任务需求，动态选择并调用适当的工具或服务来完成复杂任务。，作为Spring官方开源的AI应用开发框架，旨在简化将AI功能集成到应用程序的过