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Spring AI學習：工具調用實踐（基於和風天氣api）
工具調用總體實現：
設計工具類：
@Component
public class WeatherInquiryTools {
@Autowired
private WeatherService weatherService;
@Tool(description = "根據城市名稱查詢城市LocationID")
public String getLocati
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Spring AI學習：配置redis向量數據庫&RAG實踐
配置redis向量數據庫：
配置依賴：
dependency
groupIdorg.springframework.ai/groupId
artifactIdspring-ai-starter-vector-store-redis/artifactId
/dependency
配置redis數據庫屬性：
RAG實踐：
使用spring ai
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Spring AI學習：使用WSL2安裝Ubuntu&安裝redis-8.4.0
背景：
spring ai中提供了RAG功能接口，需要搭配向量數據庫，我選擇了最新版redis作為外部向量數據庫
（redis7可以安裝stack包來支持向量存儲，redis8本身已集成向量存儲功能）
（redis8.0.0已有windows適配版本，redis8.4.0的windows適配尚未發佈）
開啓WSL2：
進入以下界面，點擊紅框
勾選以下兩項並確定
確定後會要求重啓（允許即可）
重
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Spring AI學習：Advisor&Tool
一句話總結：
Advisor = AI的"高級秘書" ：先幫你查資料、整理思路，再讓AI回答，並把ai的回答整理/處理好展現給你。
Tool = AI的"專屬工具箱" ：AI可以直接使用裏面的工具完成任務。
Advisor:
Advisor會在提示詞（prompt)發送給大模型前攔截它（提示詞），並對提示詞進行加工或其他處理；也會在大模型的回答展示在你眼中前攔截它（回答），並考慮是否直接展示或繼續
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Spring AI學習：基本配置&聊天客户端
創建spring boot項目並選擇ai功能：
spring boot版本不能過高，4.x.x暫時不支持ai
非本地部署可以使用openai，本地部署可以使用ollama。對應的，在創建項目初（上一步）選擇的ai功能需與客户端一致。
配置基本如下：
創建一個文本交流客户端，交由spring boot管理：
defaultSystem可以告訴大模型它在服務中需要扮演的角色
（實際上，defau
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WebSocket 的使用
WebSocket 是一種在單個 TCP 連接上進行全雙工通信的協議，允許服務器和客户端之間進行實時雙向通信。
基本使用
1. 創建 WebSocket 連接
// 創建 WebSocket 連接
const socket = new WebSocket('ws://localhost:8080');
// 或者使用安全連接
const secureSocket = new WebSocke
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在阿里雲上部署Redis
首先確定一個下載目錄:
cd /user #進入usr文件夾
mkdir redis #創建redis文件包
下載redis安裝包:
wget http://download.redis.io.release.redis-6.0.1.tar.gz
#獲取redis安裝包
解壓安裝包
tar -xzvf redis-6.0.1.tar.gz #解壓命令
安裝與配置:
cd ./
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JAVA自定義註解
什麼是註解？
註解是一種特殊的接口，用於為Java代碼提供元數據。它們不會直接影響代碼的執行，但可以被編譯器、開發工具或運行時環境讀取和使用。
Java內置了一些常用的註解，如：
@Override- 表示方法重寫父類方法
@Deprecated- 表示代碼已過時
@SuppressWarnings- 抑制編譯器警告
註解的基本語法
定義註解
使用@interface關鍵字來定義註解：
pu
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