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本教程將介紹如何使用 Spring AI 和 OpenAI chat 模型從圖像中提取結構化數據。OpenAI chat 模型可以分析上傳的圖像並返回相關信息，同時也能返回結構化輸出。

在現代與大型語言模型（LLM）集成的應用中，用户提交相似或改寫的提示時，會導致對LLM的重複調用，從而產生不必要的成本和更高的延遲。語義緩存旨在解決這一問題。

本教程將使用 Spring AI 和 llama3 Ollama 構建一個簡單的幫助台代理 API。Spring AI 是 Spring Framework 生態系統中最近添加的模塊，它允許我們輕鬆與各種模型進行交互。

本教程將使用 Spring AI 框架和 RAG（檢索增強生成）技術構建一個聊天機器人。藉助 Spring AI，我們將與 Redis 向量數據庫集成，用於存儲和檢索數據，以增強提示詞。

利用大型語言模型，我們可以檢索大量有用的信息。我們可以學習關於任何事物的新知識，並根據互聯網現有數據獲得答案。 它們可以處理輸入數據並執行各種操作。 但我…

現代Web應用程序越來越多地與大型語言模型（LLM）集成，以構建解決方案。 DeepSeek 是一家中國人工智能研究公司，致力於開發強大的LLM，並最近憑藉其 DeepSeek-V3 和 DeepSeek 等產品，在人工智能領域掀起了一場變革。

人工智能正在改變我們構建Web應用程序的方式。Hugging Face 是一個流行的平台，它提供了一個龐大的開源和預訓練的 LLM 集合。我們可以使用 Ollama，一個開源工具，在本地機器上運行 LLM。

模型上下文協議 (MCP) 允許人工智能模型通過安全 API 訪問業務數據。構建處理敏感信息的 MCP 服務器時，需要適當的授權來控制誰可以訪問哪些數據。OAuth2 提供基於令牌的授權。

通常在使用大型語言模型 (LLM) 時，我們並不期望獲得結構化的響應。我們已經習慣了它們不可預測的行為，這經常導致輸出不符合我們的預期。然而，存在一些方法來…

現代應用越來越多地與大型語言模型（LLM）集成，以構建智能解決方案。雖然單個LLM可以處理多種任務，但僅依賴單個模型並不總是最佳方法。不同模型各有專長。

Spring AI 是一款應用程序框架，提供通用的接口，用於集成各種 LLM（大型語言模型）到 Spring Boot 應用程序中。本教程將探討如何將 Spring AI 集成到 Google Cloud Vertex AI 平台中。

人工智能技術已成為現代開發的關鍵技能。本文將構建一個基於 RAG Wiki 應用，該應用能夠根據存儲的文檔回答問題。我們將使用 Spring AI 將其與 MongoDB Vector 集成。

本教程將探索 ChatClient 流式 API，它是 Spring AI 模塊 1.0.0 M1 的一項特性。Spring AI 模塊中的 ChatClient 接口允許與 AI 模型進行通信，用户可以通過發送提示並接收響應。

將人工智能集成到應用程序中通常涉及處理文本數據。在該領域，嵌入模型是一種關鍵技術，它將文本信息轉換為應用程序可處理的嵌入向量。

現代Web應用程序越來越多地與大型語言模型（LLM）集成，以構建解決方案。Anthropic 是一家領先的人工智能研究公司，開發了強大的 LLM，其 Claude 系列模型在推理和分析方面表現出色。

MCP（模型上下文協議）是由 Anthropic 引入的開放標準，旨在讓 AI 模型以結構化的方式與外部工具、數據源和服務進行交互。MCP 服務器是一個輕量級後端應用程序，它暴露了特定的...

本教程將探討利用大型語言模型（如ChatGPT、Ollama、Mistral等）創建AI助手所需的Spring AI概念。企業正日益採用AI助手以提升用户體驗，覆蓋廣泛領域。

現代Web應用程序越來越多地與大型語言模型（LLM）集成，構建解決方案，這些解決方案不僅限於通用知識型問答。為了增強AI模型的響應並使其更具上下文感知性，我們…

現代應用越來越多地使用自然語言界面，以簡化用户與系統交互。這對於數據檢索尤其有用，非技術用户可以使用日常英語提問。文本到SQL聊天機器人...

為了滿足我們與AI應用時的需求，經常需要像人類一樣進行交互。Spring AI 通過其聊天記憶功能，解決了維護與LLM模型對話的需求。

AI驅動的應用已成為新現實。我們廣泛採用RAG應用、提示API以及利用LLM創建令人印象深刻的項目。通過Spring AI，我們可以更快、更一致地完成這些任務。

現代Web應用程序越來越多地與大型語言模型（LLM）集成，以構建解決方案。亞馬遜雲服務（AWS）的亞馬遜諾瓦理解模型是一套快速且經濟高效的基礎模型，可通過亞馬遜提供。

傳統數據庫通常依賴精確關鍵詞或基本模式匹配來實現搜索功能。雖然對於簡單的應用來説已經足夠，但這種方法無法理解自然語言背後的含義和上下文。

本教程將指導您使用 Spring AI 與基於 LPU 的 Groq AI 推理引擎提供的模型集成，構建一個聊天機器人。Groq 提供了應用程序可以調用以消費其服務的 REST API，並且還提供了 SDK。