【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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反射内存-什么是反射内存卡?一文读懂PCIE-5565的底层架构与FPGA“黑魔法”

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反射内存-什么是反射内存卡?一文读懂PCIE-5565的底层架构与FPGA“黑魔法” 文章目录 * 反射内存-什么是反射内存卡?一文读懂PCIE-5565的底层架构与FPGA“黑魔法” * 前言:当网线遇上内存条 * 第一部分:初识 PCIE-5565 —— 它不是一张普通的网卡 * 第二部分:架构图拆解 —— 深入“心脏”FPGA * 2.1 核心大脑:Main FPGA Core * 2.2 数据仓库:On-board SDRAM * 第三部分:一次“写入”的奇幻漂流 * 第一步:CPU 甩手 (Local Write) * 第二步:FPGA 捕获 (Capture) * 第三步:光速快递 (Transmission) * 第四步:全网同步 (Network Update) * 第四部分:

AI绘画成本太高?麦橘超然免费离线方案实战评测

AI绘画成本太高?麦橘超然免费离线方案实战评测 你是不是也遇到过这种情况:想用AI画画,结果发现要么要充会员、买算力卡,要么就得有高端显卡?动辄几十上百的月费,或者一张3090起步的硬件门槛,确实让很多人望而却步。今天我要分享一个真正能跑在普通电脑上的免费离线AI绘画方案——“麦橘超然”Flux图像生成控制台。 这不仅仅是一个模型,而是一整套轻量化、低显存占用、完全本地运行的Web服务解决方案。它基于DiffSynth-Studio构建,集成了“majicflus_v1”模型,并通过float8量化技术大幅降低资源消耗。哪怕你是用一台老款游戏本,甚至只有8GB显存的设备,也能流畅生成高质量图像。 更关键的是:不需要联网、不依赖云端API、没有使用次数限制。从部署到生成,全程离线可控,彻底告别高昂的AI绘画成本。 1. 麦橘超然是什么?为什么说它是“平民化AI绘画”的突破口? 1.1 什么是麦橘超然(MajicFLUX)? “麦橘超然”并不是一个独立训练的大模型,而是对Flux.1系列模型的一次高效优化与工程封装。它的核心是majicflus_v1,由MAILAND团队发布

比迪丽AI绘画模型Python爬虫实战:自动化采集艺术素材

比迪丽AI绘画模型Python爬虫实战:自动化采集艺术素材 艺术创作需要灵感,也需要素材。但手动收集图片素材耗时耗力,如何高效获取优质艺术素材并快速进行风格转换?本文将展示如何用Python爬虫结合比迪丽AI绘画模型,搭建一套自动化艺术素材采集与处理流水线。 1. 项目背景与价值 艺术创作过程中,寻找合适的参考素材往往需要花费大量时间。无论是插画师、设计师还是艺术爱好者,都需要不断收集各类图像素材来激发灵感。传统的手动搜索和保存方式效率低下,且难以系统化管理。 比迪丽AI绘画模型的出现为艺术创作带来了新可能,但如何为其提供高质量、多样化的输入素材仍是一个实际问题。通过Python爬虫技术,我们可以自动化地从多个来源采集艺术素材,再结合比迪丽的风格转换能力,快速生成符合需求的艺术图像。 这套方案特别适合需要大量素材的内容创作者、设计团队和教育机构,能够将素材收集时间从几小时缩短到几分钟,让创作者更专注于创作本身而非素材准备。 2. 整体方案设计 我们的自动化艺术素材采集系统包含三个核心模块:爬虫采集模块、数据处理模块和AI风格转换模块。 爬虫模块负责从目标网站获取原始

0-1学习FPGA之底层资源——LUT

目录 碎碎念! 1. 什么是LUT? 2.  LUT 与传统逻辑门的对比 3. LUT可以怎么用? 3.1 实现组合逻辑 3.2 搭建LUT_RAM(分布式RAM) 3.3 移位寄存器 碎碎念! 开这个专栏是为了重新巩固基础,温故而知新,顺便查漏补缺弥补之前的知识漏洞~内容会尽量写的清晰,0基础的小伙伴也能看懂,欢迎交流~如有问题请艾特我^ w ^ 1. 什么是LUT? LUT(look-up table)就是查找表,是FPGA中实现组合逻辑功能的基本单元。可以看做一个小SRAM,存储逻辑真值表,输入看做地址线,读取出对应的逻辑输出结果。(后面有举例) LUT有LUT1、LUT2、LUT3、LUT4、LUT5、LUT6。分别指代的输入口的数量,输入口可以作为地址去读写"