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从智能问答到 AI Agent:基于 Spring Boot + RAG 的智能安装助手实践

本文介绍了一个基于Spring Boot + RAG的智能安装助手项目实践。该项目从最初的知识问答MVP逐步演进为完整的AI应用闭环系统,主要包含以下核心特点: 技术架构:采用Spring Boot后端+React前端,结合RAG检索和Agent路由机制,实现知识问答与安装操作的智能区分与处理。 演进路径: 从内存向量库升级到Milvus向量数据库 从模板对话接入真实LLM(DashScope)

#人工智能#spring boot#后端
从智能问答到 AI Agent:基于 Spring Boot + RAG 的智能安装助手实践

本文介绍了一个基于Spring Boot + RAG的智能安装助手项目实践。该项目从最初的知识问答MVP逐步演进为完整的AI应用闭环系统,主要包含以下核心特点: 技术架构:采用Spring Boot后端+React前端,结合RAG检索和Agent路由机制,实现知识问答与安装操作的智能区分与处理。 演进路径: 从内存向量库升级到Milvus向量数据库 从模板对话接入真实LLM(DashScope)

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从智能问答到 AI Agent:基于 Spring Boot + RAG 的智能安装助手实践

本文介绍了一个基于Spring Boot + RAG的智能安装助手项目实践。该项目从最初的知识问答MVP逐步演进为完整的AI应用闭环系统,主要包含以下核心特点: 技术架构:采用Spring Boot后端+React前端,结合RAG检索和Agent路由机制,实现知识问答与安装操作的智能区分与处理。 演进路径: 从内存向量库升级到Milvus向量数据库 从模板对话接入真实LLM(DashScope)

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