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- Spring AI 简介
- Spring AI 基础教程
- 1、对话客户端 API
- 2、提示词（Prompts）
- 3、结构化输出（Structured Output）
- 4、多模态（Multimodality）
- 5、模型（ Models）
- 6、聊天记忆（Chat Memory）
- 7、工具调用（Tool Calling）
- 8、模型上下文协议（MCP）
- 9、检索增强生成（RAG）
- 10、模型评估（Model Evaluation）
- 11、向量数据库（Vector Databases）
- 12、可观察性（Observability）
- 13、开发时服务
- Spring AI 快速入门
- Spring AI 入门实践
- 0、课程简介
- 1、Spring AI 应用开发基础
- 2、Spring AI 国内大模型适配
- 3、Spring AI 环境准备
- 4、Spring AI 文本生成（Text Generation API）
- 5、Spring AI 多轮对话（Chat Completion API）
- 6、Spring AI 提示工程（Prompt Engineering）
- 7、Spring AI 工具调用（Tool Calling）
- 8、Spring AI 文本嵌入（Embeddings）
- 9、Spring AI 图片生成（Image Generation API）
- 18、Spring AI 模型上下文协议 (MCP)
- 11、Spring AI 检索增强生成（RAG）
- 10、Spring AI 向量数据库（Vector Databases）
- 12、Spring AI 使用 Ollama Chat
- 13、Spring AI 使用 Ollama Embeddings
- 14、Spring AI 集成 LangFuse
- 15、Spring AI 集成 Prometheus
- 16、Spring AI 智能体（Agents）
- Spring AI 项目实践
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