1、快速开始（Quick start）

《Spring AI 入门实践》学习计划

https://github.com/spring-ai-community/awesome-spring-ai

🎯 学习目标

1. 掌握 Spring AI 核心概念和 API
2. 实践各种 AI 模型集成
3. 构建完整的 AI 应用示例
4. 输出高质量的技术文章

📋 文章系列大纲

第一阶段：基础入门（1-5篇）

1. 《Spring AI 环境准备与快速开始》

   • Spring AI 简介和特性
   • 环境搭建（Java 17+、Spring Boot 3.4.x、Spring AI 1.0.1）
   • 第一个 Spring AI 应用
   • 项目结构分析

2. 《Spring AI 文本生成（Text Generation API）》

   • 基于 spring-ai-ollama-generation 模块
   • ChatClient API 使用
   • 同步和异步文本生成
   • 错误处理和重试机制

3. 《Spring AI 多轮对话（Chat Completion API）》

   • 基于 spring-ai-ollama-chat 模块
   • 对话上下文管理
   • 流式响应处理
   • 对话记忆（Chat Memory）

4. 《Spring AI 提示工程（Prompt Engineering）》

   • 基于 spring-ai-ollama-prompt 模块
   • Prompt 模板设计
   • 结构化输出
   • 提示词优化技巧

5. 《Spring AI 工具调用（Tool Calling）》

   • 基于 spring-ai-ollama-function-calling 模块
   • Function Calling 实现
   • 工具集成模式
   • 实际应用场景

第二阶段：核心功能（6-10篇）

6. 《Spring AI 文本嵌入（Embeddings）》

   • 基于 spring-ai-ollama-embedding 模块
   • 向量化处理
   • 相似度计算
   • 应用场景分析

7. 《Spring AI 图片生成（Image Generation API）》

   • 基于 spring-ai-stabilityai 模块
   • 图像生成 API
   • 图像处理技巧
   • 多模态应用

8. 《Spring AI 向量数据库集成（Vector Databases）》

   • 基于多个 RAG 模块
   • 向量数据库对比
   • 检索策略优化
   • 性能调优

9. 《Spring AI 检索增强生成（RAG）》

   • RAG 架构设计
   • 文档处理流程
   • 检索优化
   • 实际应用案例

10. 《Spring AI 智能体（Agents）》

    • 基于 spring-ai-ollama-agents 模块
    • Agent 架构设计
    • 任务分解和执行
    • 智能体应用场景

第三阶段：高级应用（11-15篇）

11. 《Spring AI 模型上下文协议 (MCP)》

    • 基于 MCP 相关模块
    • MCP 客户端和服务器
    • 模型集成模式
    • 扩展开发

12. 《Spring AI 语音处理集成》

    • 基于语音相关模块
    • 语音识别（Whisper）
    • 语音合成（TTS）
    • 语音助手实现

13. 《Spring AI 监控与可观察性》

    • 基于 spring-ai-ollama-prometheus 和 spring-ai-ollama-langfuse 模块
    • Prometheus 监控
    • Langfuse 日志追踪
    • 性能分析

14. 《Spring AI 模型微调（Fine-tuning）》

    • 基于 spring-ai-ollama-fine-tuning 模块
    • 模型微调流程
    • 数据准备
    • 效果评估

15. 《Spring AI 应用实战案例》

    • 基于 spring-ai-sql、spring-ai-naming 等模块
    • 完整应用架构
    • 最佳实践总结
    • 性能优化

实践项目规划

项目一：智能客服系统

• 集成多轮对话
• 知识库检索
• 工具调用
• 监控告警

项目二：文档智能助手

• RAG 检索增强
• 多格式文档处理
• 智能问答
• 文档摘要

项目三：AI 开发平台

• 模型管理
• 提示词管理
• 性能监控
• API 网关

📝 文章写作计划

每篇文章结构：

1. 引言 - 背景和意义
2. 理论基础 - 核心概念
3. 环境准备 - 依赖和配置
4. 代码实现 - 详细示例
5. 运行测试 - 验证结果
6. 最佳实践 - 经验总结
7. 扩展阅读 - 相关资源

写作时间安排：

• 每周 2-3 篇文章
• 每篇 3000-5000 字
• 包含完整代码示例
• 配有截图和图表

学习路径建议

第1-2周：基础入门

• 完成前5篇文章
• 搭建开发环境
• 运行基础示例

第3-4周：核心功能

• 完成第6-10篇文章
• 深入理解核心概念
• 实践各种集成方案

第5-6周：高级应用

• 完成第11-15篇文章
• 构建完整项目
• 总结最佳实践

📊 学习成果输出

1. 技术文章系列 - 15篇高质量文章
2. 代码示例库 - 完整的项目代码
3. 最佳实践指南 - 开发经验总结
4. 视频教程 - 配套教学视频（可选）

🤝 协作方式

我可以帮助您：

1. 文章大纲设计 - 每篇文章的详细结构
2. 代码示例编写 - 完整的代码实现
3. 技术内容审核 - 确保技术准确性
4. 最佳实践总结 - 开发经验归纳

您希望我们从哪一篇文章开始？我建议从《Spring AI 环境准备与快速开始》开始，这样可以为后续学习打下坚实基础。