系列文章目錄

提示：下面列出了整個系列的完整目錄，建議收藏本篇作為總覽入口：本人將在7月份更新完畢

1. 第一篇：Spring AI 概述與架構設計

2. 第二篇：Spring AI 基本組件詳解——ChatClient、Prompt、Memory

3. 第三篇：用向量數據庫構建 RAG：Redis、PGVector、Chroma 實戰

4. 第四篇：PyTorch 與 Spring AI 集成實戰

5. 第五篇：微調與提示工程：Spring AI 的定制化能力

6. 第六篇：AI Tool Calling 實戰——讓 LLM 控制 Java 工具

7. 第七篇：打造 Java 智能 Agent：規劃、記憶與多步執行實踐

8. 第八篇：企業級 Spring AI 實戰：數據庫問答、搜索引擎融合與微服務集成

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前言

隨著大語言模型（LLM）能力日益增強，Spring 官方推出的 Spring AI 框架，已成為 Java 世界通往 AI 時代的重要橋梁。

本系列共計八篇，從最基礎的架構講起，逐步深入到 Tool 調用、RAG 檢索增強、多步智能 Agent 構建，直至企業級落地場景的完整實踐。

如果你是一名 Java 開發者、Spring Boot 用戶、AI 應用探索者，本系列將帶你真正掌握：如何用 Java 驅動下一代智能系統。

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一、為什么選擇 Spring AI？

• 來自 Spring 官方，生態無縫集成 Spring Boot

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

• 提供 ChatClient、EmbeddingClient、Memory、Tool 等高層抽象

• 構建 Agent 系統的最佳路線

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二、系列文章亮點速覽

第一至第三篇：基礎框架與數據智能

• Spring AI 的整體架構設計、模型接入方式、Prompt 構建技巧

• Memory 的使用場景與封裝形式

• 向量數據庫（Redis、Qdrant、pgvector）接入與 RAG 檢索機制

第四至第六篇：工具調用與智能控制

• Java 方法注冊為 Tool，被 LLM 自動調用執行

• Tool Calling 實戰，帶你進入 AI + Java 控制層

• 多工具注冊、執行鏈管理、輸出轉化實踐

第七篇：智能 Agent 構建

• 什么是智能 Agent？如何設計 Planner + Tool + Memory 的調度執行器

• 多步指令解析、執行回溯、任務上下文跟蹤

• 模擬企業助理、流程自動化機器人等場景

第八篇：企業級場景實戰

• 構建數據庫問答助手、知識庫問答機器人

• Spring Boot 微服務中集成 Spring AI

• 安全性、可觀察性、成本控制等最佳實踐

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三、如何使用本系列？

1. 建議按順序閱讀，章節之間循序漸進

2. 每篇文章均配有實戰代碼，可根據案例復現

3. 可收藏本篇主文，作為跳轉導航入口

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四、結語

這是一個 AI 與 Java 深度融合的時代。

我們希望用這個系列，帶你真正看見 Java 如何輕松擁抱大語言模型，并將其投入生產環境、業務系統，構建真正落地的 AI Agent。

如果你覺得有幫助，歡迎點贊、收藏、關注專欄。也歡迎留言交流，共同探討 Java + AI 的無限可能。

編寫中如有疏漏，歡迎批評指正，后續也將不定期維護與補充更多實戰篇章