1.手把手教你用Spring Boot搭建AI原生应用
2.Spring Boot 2.x 到 3.2 的源码全面升级指南
3.墨菲安全实验室Spring Cloud Function 3.0.0.RELEASE~3.2.2版本SPEL 表达式注入
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手把手教你用Spring Boot搭建AI原生应用
作者 | 文心智能体平台 本文旨在引导快速构建AI原生应用，Spring AI提供了全面的源码核心功能，包括对话模型、源码提示词模板、源码Function Calling、源码结构化输出、源码虎啸龙吟源码生成、源码向量化和向量数据库等。源码这些功能旨在简化AI应用程序的源码开发，让AI成为应用开发的源码自然组成部分，而非附加。源码1. AI原生应用构建
AI原生应用是源码将AI能力作为核心价值，若剥离AI，源码应用则无法存在。源码它要求在设计和开发过程中充分集成AI，源码数据和知识在应用中生成和消费，通过学习和适应增强AI功能，vue缓存组件源码取代传统规则。 Spring AI项目旨在简化开发，借鉴Python项目如LangChain和LlamaIndex，但独立于这些项目，支持多种编程语言。其核心是提供抽象接口，使得大模型组件易于实现。2. 开发前准备
需Spring Boot 3.2.0+版本。黑马股指标源码在Maven项目中，添加Spring AI依赖，并配置环境变量，即可开始AI原生应用开发。3. Spring AI核心功能
对话模型：Chat Completion API利用预训练模型生成类人响应，支持代码集成。
提示词模板：结构化的提示词帮助模型生成准确内容，Spring AI提供多种角色模板。如何运行vue源码
Function Calling：连接外部工具，大模型智能调用函数，实现与API交互。
结构化输出：OutputParser将模型输出标准化，便于应用处理。
生成：集成图像生成API，支持模型间的切换。
向量化：Embedding Client处理文本向量化，微软ide源码分析用于语义分析和分类。
向量数据库：用于知识检索增强生成，提供多种向量库支持。
4. RAG检索增强生成
RAG解决大模型的局限性，通过外部数据增强回答准确性。Spring AI支持RAG技术，结合向量数据库和搜索。5. AI原生应用搭建
通过简历构建知识库，创建查询工具，设定应用人设，利用Spring AI框架整合这些组件，实现AI智能助手应用。 更多实战教程和案例可在文章中找到。Spring Boot 2.x 到 3.2 的全面升级指南
Spring Boot 是一个流行的工具，旨在加速使用 Spring 框架开发 Web 应用程序和微服务。最近，Spring Boot 发布了 3.2.x 版本，带来了多项新功能、错误修复和增强功能。鉴于 Spring Boot 2.7.x 版本支持已终止，升级到最新的 3.x 版本成为必要。
以下是从 Spring Boot 2.x 迁移到 3.x 的升级指南，包括关键步骤和注意事项。
1. **升级 JDK**: Spring Boot 3.0 需要 Java 作为最低版本。确保当前使用的 JDK 版本高于 Java 或更高。
2. **升级到 Spring Boot 3**: 更新项目及其依赖项至 Spring Boot 3.2.0 的最新维护版本。
3. **配置属性迁移**: Spring Boot 3.0 引入了一些配置属性的更改。使用 spring-boot-properties-migrator 模块简化这一过程。
4. **升级到 Jakarta EE**: 所有依赖项 API 从 Java EE 升级到 Jakarta EE。替换 javax 的 imports 为 jakarta。
5. **调整@ConstructorBinding注解**: 该注解在 Spring Boot 3.x 中已不再需要在@ConfigurationProperties 类的类型级别使用。如果类或记录有多个构造函数，仍可以在构造函数上使用以指示绑定的构造函数。
6. **Spring MVC 和 WebFlux 的 URL 匹配更改**: 从 Spring Framework 6.0 开始，尾部斜杠匹配配置选项已弃用。确保更新控制器的 URL 匹配规则。
7. **RestTemplate 中的 Apache HttpClient**: Spring Framework 6.0 中已删除对 Apache HttpClient 的支持。使用 org.apache..dubbo.apache.org/zh-cn/overview/core-features/traffic/
流量管控商场示例：.dubbo.apache.org/zh-cn/overview/tasks/traffic-management/
作者：王宇轩，Apache Dubbo Committer