【SpringAI Alibaba】快速搭建带对话记忆与历史追溯的 智能客服聊天机器人

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Spring AI Alibaba

Spring AI Alibaba 官网_快速构建 JAVA AI 应用

Spring AI Alibaba 是阿里巴巴集团在人工智能领域推出的重要技术框架,它将 Spring 生态的工程化优势与阿里云的大模型能力深度结合,为 Java 开发者提供了一站式的 AI 应用开发解决方案。同时Spring AI Alibaba能够很好的对接阿里云的其他服务,天然生态整合

快速上手

阿里云百炼的模型服务

大模型服务平台百炼控制台

        阿里云百炼是阿里云推出的企业级大模型服务平台,旨在为开发者和企业提供从模型调用、应用构建到生产部署的全链路解决方案,类似于前文提到的硅基流动,同样有免费额度。

pom

<dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>com.alibaba.cloud.ai</groupId> <artifactId>spring-ai-alibaba-starter-dashscope</artifactId> <version>1.0.0.2</version> </dependency> </dependencies>

yml

server: port: 8082 spring: application: name: spring-alibaba-demo ai: dashscope: api-key: sk-XXXXXX logging: pattern: console: "%d{HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{36} - %msg%n" file: "%d{HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{36} - %msg%n"

测试demo

@RequestMapping("/ali") @RestController public class AliController { private final ChatClient dashScopeChatClient; public AliController(ChatClient.Builder chatClientBuilder) { this.dashScopeChatClient = chatClientBuilder.build(); } @GetMapping("/chat") public String chat(String message) { return dashScopeChatClient.prompt(message).call().content(); } }

ChatClient

由于Spring AI Alibaba 是基于 Spring AI 开发的,因此 Spring AI ChatClient具备的功能,Spring AI Alibaba 大多也具备,比如流式响应,返回实体类等。

Chat Client-阿里云Spring AI Alibaba官网官网

测试demo

package com.examp

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开源实战——手把手教你搭建AI量化分析平台:从Docker部署到波浪理论实战

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目录 导语 一、 为什么我们需要自己的AI分析工具? 二、 核心部署实战:避坑指南与镜像加速 1.基础环境准备 2.配置 AI 大脑:蓝耘 API 3.进阶技巧:Dockerfile 镜像加速(关键步骤) 4.构建与启动 三、 核心功能深度评测:AI 如何解读波浪理论? 1.AI 股票对话分析:不只是聊天,是逻辑推演 2.模拟交易账户管理:实战演练场 3.历史回测:让数据说话 4.系统设置界面 四、 打造全天候监控体系:通知渠道配置 五、 总结 导语 在量化交易日益普及的今天,散户最缺的往往不是数据,而是对数据的“解读能力”。面对满屏的K线图,

2026最新免费白嫖全网最强AI大模型谷歌Gemini 3的6种方法,你值得体验

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免费白嫖全网最强AI大模型谷歌Gemini 3的6种方法,你值得体验 猫头虎AI开源技术分享 | AI工具实测 | 2025最新攻略 🚀 开篇:还在眼巴巴看着别人用Gemini 3? 哈喽,各位技术圈的小伙伴们,我是猫头虎!🐱🐯 最近后台被问爆了——“虎哥,Gemini 3到底怎么用上?有没有免费路子?” 看着别人拿着这个"全网最强AI大模型"各种秀操作,自己只能干瞪眼?别慌! 今天这篇文章,我扒遍了全网,亲测整理了6种真正免费的Gemini 3使用渠道!无论你是小白想尝鲜,还是开发者要接入API,总有一款适合你。 更重要的是——全部免费,即开即用! 💡 先收藏,再阅读,干货太满,怕你找不到! 文章目录 * 免费白嫖全网最强AI大模型谷歌Gemini 3的6种方法,你值得体验 * 🚀 开篇:还在眼巴巴看着别人用Gemini 3? * 🎯 6种免费使用Gemini 3的渠道详解 * 01. NiceAIGC.net

告别重复劳动:用AI数据标注工具提速3倍的实战经验

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👋 大家好,欢迎来到我的技术博客! 📚 在这里,我会分享学习笔记、实战经验与技术思考,力求用简单的方式讲清楚复杂的问题。 🎯 本文将围绕AI这个话题展开,希望能为你带来一些启发或实用的参考。 🌱 无论你是刚入门的新手,还是正在进阶的开发者,希望你都能有所收获! 文章目录 * 告别重复劳动:用AI数据标注工具提速3倍的实战经验 * 为什么数据标注是“效率黑洞”? * AI标注工具的核心优势:不只是快,更是智能 * 实战经验:从0到1的AI标注落地 * 项目背景:一个真实的数据标注挑战 * 工具集成:代码示例详解 * 步骤1:安装依赖库 * 步骤2:加载预训练模型(使用PyTorch) * 步骤3:集成到Label Studio工作流 * 步骤4:人工审核界面优化 * 速度与质量实测数据 * 流程优化:用Mermaid重构标注工作流 * 避坑指南:实战中的常见陷阱 * 陷阱1:AI模型不匹配业务场景 * 陷阱2:数据格式不兼容

基于Trae/Whisper/FFmpeg与Knowledge Graph MCP技术开发语音生成会议纪要智能应用

基于Trae/Whisper/FFmpeg与Knowledge Graph MCP技术开发语音生成会议纪要智能应用

日常办公中,会议纪要是一个看似不起眼但是却非常关键的工作。传统记录会议纪要需要仔细聆听每位发言者的陈述内容,并拥有强大的语言组织能力和总结能力。 你是否经常绞尽脑汁也很难写出令上司满意的会议纪要?反复修改又费时费力。 作为一个开发者,应该首先考虑提升工作效率,现在我们基于Trae IDE和其强大的MCP功能,可以非常方便的开发智能体应用,让我们一起学习如何快速利用其强大的性能辅助我们智能办公! 我们想要实现的智能会议纪要助手是一个集成了现代语音识别、音频处理和知识图谱技术的综合应用,本期咱们实践挑战0基础开发一个智能语音识别翻译成会议纪要的会议助手,遇到问题不要慌,Trae全搞定! 1. 实践过程 最简单的实现方法,打开TRAE IDE,输入开发提示词: “帮我做一个自动记录会议纪要的智能工具,能实现录音转换生成会议纪要。” 我的核心思路是TRAE自行分析出来的,这个过程中我作为新手小白没有给它任何技术方面的提示。 根据TRAE的理解,智能会议纪要助手是一个基于Trae与MCP技术开发的应用,集成了Whisper语音识别、FFmpeg音频处理,能够通过麦克风实时录制会议内