系列文章目录

提示：下面列出了整个系列的完整目录，建议收藏本篇作为总览入口：本人将在7月份更新完毕

1. 第一篇：Spring AI 概述与架构设计

2. 第二篇：Spring AI 基本组件详解——ChatClient、Prompt、Memory

3. 第三篇：用向量数据库构建 RAG：Redis、PGVector、Chroma 实战

4. 第四篇：PyTorch 与 Spring AI 集成实战

5. 第五篇：微调与提示工程：Spring AI 的定制化能力

6. 第六篇：AI Tool Calling 实战——让 LLM 控制 Java 工具

7. 第七篇：打造 Java 智能 Agent：规划、记忆与多步执行实践

8. 第八篇：企业级 Spring AI 实战：数据库问答、搜索引擎融合与微服务集成

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前言

随着大语言模型（LLM）能力日益增强，Spring 官方推出的 Spring AI 框架，已成为 Java 世界通往 AI 时代的重要桥梁。

本系列共计八篇，从最基础的架构讲起，逐步深入到 Tool 调用、RAG 检索增强、多步智能 Agent 构建，直至企业级落地场景的完整实践。

如果你是一名 Java 开发者、Spring Boot 用户、AI 应用探索者，本系列将带你真正掌握：如何用 Java 驱动下一代智能系统。

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一、为什么选择 Spring AI？

• 来自 Spring 官方，生态无缝集成 Spring Boot

• 原生支持 OpenAI、Gemini、Claude、Mistral 等主流模型

• 提供 ChatClient、EmbeddingClient、Memory、Tool 等高层抽象

• 构建 Agent 系统的最佳路线

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二、系列文章亮点速览

第一至第三篇：基础框架与数据智能

• Spring AI 的整体架构设计、模型接入方式、Prompt 构建技巧

• Memory 的使用场景与封装形式

• 向量数据库（Redis、Qdrant、pgvector）接入与 RAG 检索机制

第四至第六篇：工具调用与智能控制

• Java 方法注册为 Tool，被 LLM 自动调用执行

• Tool Calling 实战，带你进入 AI + Java 控制层

• 多工具注册、执行链管理、输出转化实践

第七篇：智能 Agent 构建

• 什么是智能 Agent？如何设计 Planner + Tool + Memory 的调度执行器

• 多步指令解析、执行回溯、任务上下文跟踪

• 模拟企业助理、流程自动化机器人等场景

第八篇：企业级场景实战

• 构建数据库问答助手、知识库问答机器人

• Spring Boot 微服务中集成 Spring AI

• 安全性、可观察性、成本控制等最佳实践

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三、如何使用本系列？

1. 建议按顺序阅读，章节之间循序渐进

2. 每篇文章均配有实战代码，可根据案例复现

3. 可收藏本篇主文，作为跳转导航入口

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四、结语

这是一个 AI 与 Java 深度融合的时代。

我们希望用这个系列，带你真正看见 Java 如何轻松拥抱大语言模型，并将其投入生产环境、业务系统，构建真正落地的 AI Agent。

如果你觉得有帮助，欢迎点赞、收藏、关注专栏。也欢迎留言交流，共同探讨 Java + AI 的无限可能。

编写中如有疏漏，欢迎批评指正，后续也将不定期维护与补充更多实战篇章