【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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【GitHub Copilot】Figma MCP还原设计稿生成前端代码

【GitHub Copilot】Figma MCP还原设计稿生成前端代码

这里写自定义目录标题 * Step1:让AI给你配置MCP * Step2:替换成自己的Figma密钥 * Step3:如何使用 Cursor+Figma MCP的教程已经很多了,由于我所在的公司采购的是GitHub Copilot,我研究了一下直接在vscode里利用GitHub Copilot接入Figma MCP进行设计稿还原代码,大获成功,这里分享我的步骤,希望能帮到你。 Step1:让AI给你配置MCP 在vscode中打开你的项目(我的例子是一个微信小程序),呼出github copilot对话框,模式选择Agent,模型建议Claude 3.7 Sonnet,提问: https://github.com/GLips/Figma-Context-MCP 如何配置能让你在vscode里使用这个mcp 之后跟着提示狂点下一步即可完成配置,如果有什么需要装的vscode插件它会自动帮你装,甚至自动生成了配置说明文档。 由于不能保证AI每次生成的答案都一致,这里附上我的运行结果作为参考,可以看到它在项目文件夹最外层建了一个.vscode文件夹,在sett

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AI写作助手来了!Qwen3-1.7B创意生成实测分享

AI写作助手来了!Qwen3-1.7B创意生成实测分享 导语:你有没有过这样的时刻——盯着空白文档半小时,标题还没想好;赶着交营销文案,却卡在第一句话;想写个有趣的故事开头,结果写了删、删了写……现在,一个装进笔记本电脑就能跑的AI写作助手真的来了。它不是动辄几十GB的庞然大物,而是一个仅1.7B参数、能在消费级显卡上流畅运行的轻量模型:Qwen3-1.7B。本文不讲参数、不聊架构,只用你每天都会遇到的真实写作场景,带你亲手试一试——它到底能不能帮你把“写不出来”变成“写得出来”,甚至“写得不错”。 1. 为什么是Qwen3-1.7B?一个能塞进你工作流的写作伙伴 很多人一听“大模型”,下意识想到的是需要多张A100、部署复杂、调用麻烦。但Qwen3-1.7B不一样。它的核心价值,不是和千亿模型比谁更“全能”,而是专注解决一个具体问题:在资源有限的前提下,提供稳定、可控、有风格的中文创意输出能力。 我们来拆解几个关键事实:

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Windows 11 配置 CUDA 版 llama.cpp 并实现系统全局调用(GGUF 模型本地快速聊天)

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Windows 11 配置 CUDA 版 llama.cpp 并实现系统全局调用(GGUF 模型本地快速聊天) 前言 在本地快速部署大模型进行离线聊天,llama.cpp 是轻量化、高性能的首选工具,尤其是 CUDA 版本能充分利用 NVIDIA 显卡的算力,大幅提升模型推理速度。本文将详细记录在 Windows 11 系统中,从环境准备、CUDA 版 llama.cpp 配置,到实现系统全局调用、快速运行 GGUF 格式模型的完整步骤,全程基于实际操作验证,适配 RTX 3090 等 NVIDIA 显卡,新手也能轻松上手。 https://github.com/ggml-org/llama.cpp

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VSCode + Copilot下:配置并使用 DeepSeek

以下是关于在 VSCode + Copilot 中,通过 OAI Compatible Provider for Copilot 插件配置并使用 DeepSeek 系列模型 (deepseek-chat, deepseek-reasoner, deepseek-coder) 的完整汇总指南。 🎯 核心目标 通过该插件,将支持 OpenAI API 格式的第三方大模型(此处为 DeepSeek)接入 VSCode 的官方 Copilot 聊天侧边栏,实现原生体验的调用。 📦 第一步:准备工作 在开始配置前,请确保已完成以下准备: 步骤操作说明1. 安装插件在 VSCode 扩展商店搜索并安装 OAI Compatible Provider for Copilot。这是连接 Copilot 与第三方模型的核心桥梁。2. 获取 API

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