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文章 |
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大模型之Spring AI实战系列（一）：基础认知篇 - 开启智能应用开发之旅 |
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大模型之Spring AI实战系列（二）：Spring Boot + OpenAI 打造聊天应用全攻略 |
3 |
大模型之Spring AI实战系列（三）：Spring Boot + OpenAI 实现聊天应用上下文记忆功能 |
4 |
大模型之Spring AI实战系列（四）：Spring Boot + OpenAI 使用OpenAI Embedding实现文本向量化 |
5 |
大模型之Spring AI实战系列（五）：Spring Boot + OpenAI 构建带角色设定的智能对话系统 |
6 |
大模型之Spring AI实战系列（六）：Spring Boot + OpenAI 利用PromptTemplate构建动态提示词系统 |
7 |
大模型之Spring AI实战系列（七）：Spring Boot + OpenAI 构建结构化输出的AI响应系统 |
8 |
大模型之Spring AI实战系列（八）：Spring Boot + OpenAI 使用Whisper实现语音转文本功能 |
9 |
大模型之Spring AI实战系列（九）：Spring Boot + OpenAI 使用TTS实现文本转语音功能 |
10 |
大模型之Spring AI实战系列（十）：Spring Boot + OpenAI 使用 DALL·E实现文本生成图像功能 |
11 |
大模型之Spring AI实战系列（十一）：Spring Boot + OpenAI 集成本地向量数据库Chroma |
目录
- 系列篇章💥
- 前言
- 一、开发环境准备
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- （一）Java 版本要求
- （二）Maven 构建工具
- （三）OpenAI API 密钥
- （三）本地部署 Chroma 数据库
- 二、POM依赖引入
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- （一）Spring AI与OpenAI集成依赖包
- （二）集成向量数据库chroma依赖包
- （三）SpringAI相关依赖包版本管理
- 三、配置文件详解
- 四、核心代码详解
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- （一）Application启动类
- （二）向量数据库配置类
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- 1.`RestClient.Builder`：构建 HTTP 请求客户端
- 2.`ChromaApi`：封装对 Chroma 服务的访问接口
- 3.`ChromaVectorStore`：集成到 Spring AI 的向量数据库适配器
- （三）向量检索控制器
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