Ai

“能不能让数据库直接听懂中文问题，然后自动生成 SQL？” 这个想法在我脑海中盘旋了很久。最近终于用 Spring AI 实现了这个功能，从最初的简单实现到后来的 MCP 工具集成，再到分步骤查询模式，整个过程充满了惊喜和踩坑。今天就来分享一下我的 Text2SQL 实践心得。

在现代软件开发中，规范驱动开发（Spec-Driven Development）正成为一种越来越重要的开发方法。Spec-Kit 是 GitHub 开源的一个强大工具包，专门设计用于与 AI 编码工具（如 Cursor）集成，帮助开发者实现从规范定义到代码实现的完整工作流。

本文将详细介绍如何在 Cursor 中安装和使用 Spec-Kit，并通过实际案例展示其强大的功能。

最近在探索 Spring AI 的 RAG 功能，发现它确实是一个很强大的工具。今天就来分享一下如何用 Spring AI 构建一个智能餐厅推荐系统，通过检索增强生成技术让 AI 能够基于真实的餐厅数据给出更准确的推荐。

本文将教您如何使用 Spring AI 项目构建基于不同聊天模型的应用程序。Spring AI 聊天模型是一个简单易用的接口，允许我们与这些模型进行交互。我们的 Spring Boot 示例应用程序将在 OpenAI、Mistral AI 和 Ollama 提供的三种流行聊天模型之间切换，并展示如何使用 Spring AI 框架实现多轮对话、结构化输出等核心功能。

OpenAI API 提供了一套强大的接口，允许开发者将其先进的人工智能模型集成到各种应用中。它支持文本生成、翻译、总结、问答、对话、代码生成、图像生成、音频处理等多种任务。

Spring AI 通过统一的 API 对 OpenAI 的各种接口进行了封装，使得开发者可以在 Spring 生态系统中轻松使用 OpenAI 的所有功能。Spring AI 不仅支持 OpenAI，还支持其他遵循 OpenAI 接口规范的模型提供商。

ChatClient 是 Spring AI 提供的核心 API，它是一个流畅的接口，旨在简化 Java 应用程序与 AI 模型的交互。ChatClient 支持同步和流式编程模型，提供了构建提示（Prompt）和处理 AI 响应的便捷方式。

Spring AI 是 Spring 团队推出的开源项目，当前版本为 1.0.2。它是一个专门为 AI 工程设计的应用程序框架，旨在将 Spring 生态系统的设计原则（如可移植性和模块化设计）应用到 AI 领域，并推广使用 POJO 作为应用程序的构建块。

核心目标：解决 AI 集成的基本挑战 - 连接企业数据和 API 与 AI 模型。

RuoYi AI 是一个基于Spring Boot 3.4的企业级AI助手平台，深度集成FastGPT、扣子(Coze)、DIFY等主流AI平台，提供先进的RAG技术和多模型支持。