本文作为LangChain的Hello World入门示例，简要介绍如何使用Python开发一个简易程序，通过LangChain开源组件调用DeepSeek大模型实现对话功能。

本文通过一个经典的“HelloWorld”示例，初步地验证了基于SpringBoot集成SpringAIAlibaba开源框架的可行性和简便性。该实验不仅展示了如何通过编程方式灵活定义`ChatClient`，还深入探讨了利用SpringAIAlibaba框架调用阿里巴巴AI大模型API接口的具体实现路径，从而支持普通文本问答和流式问答两种交互模式。这一集成不仅为Java开发者提供了一种高效、便捷

本文介绍了如何利用RAG（检索增强生成）和MCP（模型上下文协议）技术构建企业智能问答助手“企文小智”，以提升员工查询企业规章制度的效率。传统方式下，员工需手动查找和浏览非结构化文档，效率低下。通过RAG技术，系统能从本地知识库中检索相关信息，结合MCP技术实现动态数据查询，如考勤记录等。开发过程包括创建本地知识库、开发MCP服务和构建AI智能体，最终实现自然语言驱动的智能问答体验。该应用可广泛应

本文介绍了如何使用低代码开发平台+AI智能体，快速开发一个考试管理系统，考试系统包括题库管理、试卷管理、考试管理等核心模块，主要实现功能是：调用AI大模型自动生成题库，基于题库生成考试试券，以及通过AI大模型快速阅卷判分。本示例突出两个方面的重点，一是如何使用低代码平台快速开发一个考试系统；二是如何使用AI大模型能力解决传统考试系统人工出题难度大、人工阅卷费时的问题。通过低代码技术实现可视化开发快

低代码平台是一款支撑企业级应用系统快速开发的低代码开发平台，采用微服务技术架构，模型驱动开发设计思想，前端采用Vue3、Element-Plus框架，后端采用JDK17+、SpringBoot3、SpringCloud、Spring AI等主流技术栈，提供了开箱即用的数据建模、规则建模、表单设计、页面设计、流程设计、报表设计、门户设计、打印设计、大屏设计、移动设计、逻辑编排、数据集成、AI大模型接

本文介绍如何使用AI开源框架 LangGraph，集成调用DeepSeek大模型，实现AI对话功能，并给出Python示例代码。

本文通过一个hello world简单示例演示，如何基于Spring Boot集成Spring AI开源框架，快速集成调用阿里云的百炼大模型AI服务，验证AI大模型“文生图”的功能。在Spring AI框架中，文生图（Text-to-Image）功能允许开发者通过文本描述自动生成图像。这一特性依赖于预训练的生成模型，这些模型能够根据给定的文本提示创建视觉内容。为了实现这一目标，Spring AI提

我们在上一遍文章中介绍了自己如何开发MCP Server，并通过 LangChain +DeepSeek实现实现多MCP服务的调用。本文以调用百度地图接口为示例，介绍如何基于 LangChain +DeepSeek调用第三方的MCP服务，并给出整个示例的 Python 代码。智能体开发平台在线体验地址：http://www.yunchengxc.com

Spring AI 是一个强大的框架，它使得开发者能够轻松地将 AI 功能集成到 Spring Boot 应用程序中。本文将通过一个简单的示例，展示如何使用 Spring AI 集成Ollama 并调用本地化DeepSeek大模型，实现跟deepseek简单的聊天对话功能。

Spring AI MCP Server Starter提供了两种实现MCP服务端的方式：基于stdio的实现和基于SSE的实现。基于stdio的实现适用于嵌入式场景，而基于SSE的实现适用于独立服务部署。通过使用@Tool注解和@ToolParameter注解，可以轻松地将普通的Java方法转换为MCP工具，使其可以被MCP客户端发现和调用。Spring Boot的自动配置机制使得MCP服务端的