专题 · 13 篇文章

Spring AI 实战

模型调用、知识库与工具接入的 Java 实战系列。

01

入门与模型调用

从系列路线开始,理解模型调用与业务代码的配合。

2 篇
  1. 01

    Spring AI 2.0,这个系列我想重新写了

    Spring AI 系列的学习路线:从模型调用与工具执行开始,逐步理解记忆、RAG、MCP 和业务 Agent。

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  2. 02

    Spring AI 2.0 多模型调用:Qwen 结构化输出失败之后切换到 DeepSeek

    结构化输出校验仍然失败时,怎样用 Java 业务代码切换模型,并区分重试、降级和失败处理。

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02

RAG 知识库

从 PDF、Word 入库,到分块、多轮检索和资料来源。

6 篇
  1. 01

    Spring AI 2.0 Modular RAG:用查询改写优化多轮问答

    结合聊天历史把追问改写成完整问题,再检索知识库,减少多轮问答中查错业务资料的情况。

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  2. 02

    Spring AI 2.0 RAG:用 Metadata Filter 做多租户检索隔离

    入库时写入 tenant_id,检索时使用 Metadata Filter,并区分向量检索隔离与其他接口的租户鉴权。

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  3. 03

    Spring AI 2.0:RAG 文档分块,大小怎么选

    用 TokenTextSplitter 对照不同分块大小,检查规则与例外能否留在同一片段,以及检索是否混入无关内容。

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  4. 04

    Spring AI 2.0:让 RAG 回答带上资料来源

    让 RAG 回答带上资料编号、文件名与页码,检查无效引用,同时保留对原文条件的核对。

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  5. 05

    Spring AI 2.0 多模态 RAG:检索图片摘要,并且带上原图回答

    先检索图片摘要,再把命中的原图交给视觉模型,让商品图片参与知识库问答。

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  6. 06

    Spring AI 2.0 ETL:把 PDF、Word 接入知识库

    把 PDF、Word 读成 Document,分块后写入向量存储,再检索回答,并保留文件名、页码等资料来源。

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03

MCP 工具接入

把 Java 服务开放给 Agent,并处理调用中的参数与确认。

2 篇
  1. 01

    Spring AI 2.0 MCP Elicitation:Tool 执行中补问参数并等待用户确认

    在 MCP Tool 执行过程中补问参数、等待确认,理解 Elicitation 的交互流程与处理边界。

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  2. 02

    Spring AI 2.0 MCP:一个 @McpTool,把订单服务开放给 Agent

    用 @McpTool 把 Java 订单服务开放给 Agent,再通过 MCP Client 发现与调用工具。

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04

Agent Skills

将团队流程整理成 Skill,接入规则、脚本与配置更新。

3 篇
  1. 01

    Spring AI 2.0 Agent Skills:把团队流程从 System Prompt 拆出来

    将团队操作流程整理成 SKILL.md,通过 Agent Skills 编排订单工具,说明 Tool 与 Skill 各自承担的工作。

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  2. 02

    Spring AI 2.0 Agent Skills:接入 Nacos,跑通热更新与回滚

    接入 Nacos Skill Registry,集中维护 Skill,理解多实例场景下的热更新与版本回滚。

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  3. 03

    Spring AI 2.0 Agent Skills:使 Skill 读取文档、执行脚本

    给 Skill 配上业务规则、计算脚本和输出模板,用电商售后案例理解文档与脚本的接入方式。

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