【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

【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

 🔥个人主页: 中草药

 🔥专栏:【Java】登神长阶 史诗般的Java成神之路


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

Read more

机器人必备知识——关于李群、李代数的理解

机器人必备知识——关于李群、李代数的理解

提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档 目录 前言 一、问题提出 1.1 位姿的表述 1.2 矩阵求导的问题 二、李群 2.1 群数学定义 2.2 李群和李代数的数学定义 2.3 欧拉公式 三、李群在机器人中的应用 3.1 SO(3)特殊正交群 3.2 SE(3)特殊欧氏群 总结 前言 在对机器人技术的学习过程中,我们经常会听到“旋量”、“四元数”、“李群”、“李代数”等一些听起来高大上的词汇。首先得认识到,这些词汇都是实用的而非像“神经元”、“类脑”

黄仁勋力荐:OpenClaw不止是下一个ChatGPT,更是AI“动手时代”的破局者

黄仁勋力荐:OpenClaw不止是下一个ChatGPT,更是AI“动手时代”的破局者

在2026年GTC大会上,英伟达创始人兼CEO黄仁勋抛出了一个振聋发聩的判断:“OpenClaw绝对是下一个ChatGPT”。 这一评价并非夸大其词,而是精准点出了AI产业的核心演进方向——从“被动回答”的语言交互,转向“主动行动”的任务执行。ChatGPT开启了大语言模型(LLM)的普及时代,让AI具备了理解和生成人类语言的能力,但它始终停留在“军师”的角色,只能提供方案建议;而OpenClaw的出现,彻底打破了这一局限,将AI变成了能动手干活的“数字员工”,完成了AI从“认知”到“执行”的关键跃迁,成为连接AI能力与现实场景的核心桥梁。 下面我将从技术本质出发,拆解OpenClaw的核心架构、关键技术实现,结合代码示例、架构图与流程图,深入解析其如何实现“行动型AI”的突破,以及为何能被黄仁勋寄予厚望,成为AI产业的下一个里程碑。 一、认知跃迁:从“回答型AI”到“行动型AI”的本质区别 要理解OpenClaw的价值,首先需要明确它与ChatGPT这类“回答型AI”的核心差异。

【AI】高效交互的艺术:AI提示工程与大模型对话指南

【AI】高效交互的艺术:AI提示工程与大模型对话指南

🔥小龙报:个人主页 🎬作者简介:C++研发,嵌入式,机器人等方向学习者 ❄️个人专栏:《AI》 ✨ 永远相信美好的事情即将发生 文章目录 * 前言 * 一、ChatatGPT介绍 * 二、什么是提示工程? * 三、大语言模型的底层原理 * 四、AI的相关术语 * 五、如何与AI(以ChatatGPT为例)更好交流 * 5.1 使用AI的核心 * 5.2 提示组成结构 * 5.3 创建好的提示的策略 * 5.4 提示的类别 * 5.5 创建在和AI提示的进阶框架 * 5.6如何减少AI回答的空洞无味感 * 5.7 如何提高AI回答的可读性 * 六、使用AI的更多技巧 * 6.1 高效提示的原则 * 6.

Stable Diffusion v1.5技术解密:从创意到商业化的AI图像生成革命

Stable Diffusion v1.5技术解密:从创意到商业化的AI图像生成革命 【免费下载链接】stable_diffusion_v1_5Stable Diffusion is a latent text-to-image diffusion model capable of generating photo-realistic images given any text input. 项目地址: https://ai.gitcode.com/openMind/stable_diffusion_v1_5 还在为AI图像生成的复杂技术而头疼吗?想要快速掌握这个价值数十亿美元市场背后的核心技术吗?今天,我将带你深入Stable Diffusion v1.5的技术内核,揭秘它如何从实验室走向商业化应用的完整路径。无论你是技术开发者、内容创作者还是企业决策者,这篇文章都将成为你进入AIGC世界的通行证 🚀 开篇:AI图像生成的三大痛点与解决方案 在深入技术细节之前,