摘要： SpringAI 2.x 是一次面向AI原生时代的架构重构，最低要求Java 21，全面拥抱虚拟线程、AOT编译等特性。核心升级包括：Redis增强为智能记忆引擎（语义缓存、向量存储）、工具调用机制全面优化（@Tool替代@Function）、API空安全规范（JSpecify）及多模型支持（OpenAI/Claude/国产大模型等）。通过声明式注解（如@Tool）自动生成JSON Sch

实现用户输入自然语言 → 后端生成嵌入向量 → 在 Milvus 中进行相似性检索 → 返回结果到前端。

Milvus 已经从一个单纯的向量检索工具，进化为一个全能的 AI 数据基础设施。如果你正在构建一个需要处理海量语义数据、且对性能和扩展性有极高要求的生产级 RAG 应用，Milvus 通常是首选方案。

本文深度解析了 RAG（检索增强生成）架构中的核心组件关系，详细拆解了 Spring AI 的配置逻辑，并提供了主流 Embedding 模型的选型策略与避坑指南。

这是一个为你整理好的Docker & Docker Compose 安装与配置指南。鉴于你在国内网络环境（阿里云），这套方案重点优化了和，确保安装过程丝滑。

完整性：本指南涵盖了从 Maven 依赖修复到 Docker 部署的全流程。兼容性：解决了 JDK 21 下 Lombok 和 Spring AI 里程碑版本的冲突。适应性高配 (Path A)：使用 Qwen-7B + BGE-M3，回答准确，适合正式演示。低配 (Path B)：使用 Qwen-1.5B + Swap，保证在 2核4G 服务器上也能跑通流程，响应延迟可控在 2s 左右。

本指南旨在帮助开发者利用 Spring AI 框架，将 DeepSeek 大模型无缝集成到 Spring Boot 项目中，涵盖从基础对话到生产级架构的完整路径。

—— 从原理到生产落地的完整技术手册 (2026 版)技术栈：Spring Boot 3.4 + Spring AI 1.0 + Milvus 2.6 + Ollama场景：阿里云低配 ECS 极限部署 / 标准企业级 GPU 集群部署这是一本面向生产环境的 RAG（检索增强生成）系统完整实施指南。不同于市面上偏重理论的 AI 教程，本书从第一行代码到生产运维，提供可落地、可复制、可优化的全栈解决

为了实现高效、小体积的部署，我们采用了 Docker 的**多阶段构建（Multi-stage Build）**方案。

本方案通过多阶段构建解决了镜像体积问题，通过串行 GC 与内存限制解决了低内存服务器的稳定性问题，通过Nginx 反向代理与环境变量注入解决了前后端连通性与流式响应问题。这是一个完整的生产级单机 AI 部署闭环。改代码→→Git Push。上服务器→→刷新变量。运行脚本→→自动化打包重启。盯监控→→观察内存是否稳定。看日志→→确认 Spring 启动图案出现。文档结束。该手册可作为团队内部部署 S