Spring AI的可观测性功能解决了企业级AI应用中的关键痛点，包括Token消耗不透明、成本失控、性能瓶颈定位难等问题。通过集成Spring Boot Actuator和Prometheus，开发者可以实时监控AI调用成本、优化性能并追踪完整请求链路。文章演示了如何构建一个具备可观测性的翻译应用，包括项目初始化、AI客户端配置和服务实现，帮助开发者实现精准Token监控和智能成本控制。

跨域问题(CORS)解决方案总结 前端解决方案： 配置axios实例，设置withCredentials: true允许携带cookie凭证 开发环境下使用Vite代理配置，将/api请求转发至后端服务器 后端解决方案： 实现WebMvcConfigurer接口，配置CORS映射 设置allowedOrigins为前端地址，allowCredentials为true 允许所有方法(allowedM

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B/S 架构 与 C/S 架构的详解

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分布式微服务架构下的全局数据一致性问题[即:分布式事务问题]——> 解决方案: SeataSpringCloud Alibaba Seata 官方使用手册:Seata 是什么？Seata 是一款开源的分布式事务解决方案，致力于提供高性能和简单易用的分布式事务服务。Seata 将为用户提供了 AT、TCC、SAGA 和 XA 事务模式，为用户打造一站式的分布式解决方案。一句话: Seata 是一款开

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本文介绍了检索增强生成（RAG）技术，通过向量数据库将业务数据与基础大模型结合，解决模型无法获取具体业务数据的问题。Rorge讲述了ixe像模型将文本转换为多维向量，实现语义相似性搜索。Spring AI支持多种向量数据库，如Azure、Cassandra等，并展示了如何使用Ollama向量模型进行文本向量化操作。RAG技术通过文档向量化存储和检索，有效补充了大模型的实时业务数据处理能力。

摘要：本文介绍了如何通过Spring AI实现大模型与企业API的协同工作，以票务助手为例演示了退票、查询等功能。文章展示了两种实现方式：初代多模型协调方案和tools/function-call方法，通过结构化输入让AI系统能够调用业务API完成特定任务。关键点包括任务识别、业务逻辑处理及流式响应，为开发企业级智能应用提供了实用解决方案。