企业查询平台有哪些推广优化
Spring AI 1.0 GA 于 2025 年 5 月 20 日正式发布，标志着 Spring 生态系统全面拥抱人工智能技术，
看看都有哪些更新
1. 统一的 ChatClient 接口
- 多模型支持：通过
ChatClient提供可移植的 API，支持调用 20 多个 AI 模型，包括 Anthropic、ZhiPu、DeepSeek、MiniMax 等，并兼容 OpenAI API 规范。用户可通过配置轻松切换不同模型。 - 多模态与结构化输出：支持文本、图像、音频等多模态输入/输出（需底层模型支持），且响应可格式化为 JSON，便于程序处理。
- 灵活配置：支持单模型全局配置或多模型按需调用（如通过
@Qualifier注解指定模型）。
2. 检索增强生成（RAG）与向量存储
- 向量数据库兼容性：提供可移植的向量存储抽象层，支持 Azure Cosmos DB、Weaviate、Pinecone、Redis 等 20 种向量数据库，并通过类 SQL 语法简化查询。
- ETL 框架：内置轻量级 ETL 工具，支持从本地文件、S3、GitHub、Kafka 等来源提取数据，并自动分块、生成嵌入向量，简化 RAG 流程构建。
- 模块化 RAG 管道：支持从简单的上下文注入（
QuestionAnswerAdvisor）到复杂定制化流程（RetrievalAugmentationAdvisor）。
3. 对话记忆管理
- 动态记忆存储：通过
ChatMemory接口管理对话历史，支持滑动窗口（MessageWindowChatMemory）存储最近消息或向量搜索（VectorStoreChatMemoryAdvisor）从历史中检索语义相似内容。 - 持久化支持：提供 JDBC、Cassandra、Neo4j 等存储实现，确保对话记录的长期保存与恢复。
4. 工具调用与扩展性
- 自定义工具集成：通过
@Tool注解定义工具函数（如查询天气、数据库操作），使 AI 模型能调用外部 API 或触发工作流，扩展应用场景。 - 模型上下文协议（MCP）：支持标准化工具交互协议，简化客户端与服务器的 MCP 集成，支持 OAuth 安全认证和 HTTP-SSE 端点。
5. 评估与可观测性
- 内容质量评估：提供
RelevancyEvaluator（相关性验证）和FactCheckingEvaluator（事实核查），结合小模型（如 Minicheck）降低验证成本。 - 性能监控：集成 Micrometer 追踪模型延迟、Token 使用量、工具调用频率等指标，支持日志记录与分布式追踪（Micrometer Tracing）。
6. 其他关键改进
- 工作流模式：支持路由（智能请求分发）、编排（动态任务分解）、并行化（批量调用聚合）等代理模式，简化复杂任务处理。
- 云服务集成：与 AWS、Azure、Google Cloud 等云平台深度整合，提供企业级案例（如 Elasticsearch 向量存储、MongoDB RAG 应用）。
- 移除千帆模型支持：因境外访问限制，移除了百度千帆模型的 SDK，仅保留 DeepSeek 和智普等国内模型。
总结
Spring AI 1.0 GA 通过标准化接口、模块化设计及丰富的生态集成，降低了企业构建 AI 应用的门槛。其核心优势在于可扩展性（多模型、多数据库支持）与生产就绪性（评估、监控、安全），为 Java 开发者提供了完整的 AI 开发生态。更多技术细节可参考官方文档及配套示例代码。