行业技术栈与 AI 开源

Structure 社区关注主流行业技术栈与 AI 相关开源能力，推动技术创新。

行业技术栈

Java、Spring Boot、Vue、React、Kubernetes、Docker 等
行业最佳实践与技术选型建议

AI 相关开源

Agent 介绍

什么是 Agent

Agent 是一种能够感知环境、自主决策并执行行动的智能实体。在 AI 领域，Agent 通常指能够完成特定任务的智能程序，具备以下核心能力：

感知能力：获取环境信息和用户输入
决策能力：基于知识和规则做出判断
执行能力：调用工具或 API 完成任务
学习能力：从经验中学习并优化行为

Agent 架构模式

经典 Agent 架构：

反射式 Agent：基于当前感知直接行动
基于模型的 Agent：维护环境模型进行决策
目标导向 Agent：设定目标并规划行动路径
效用最大化 Agent：选择最优行动方案

现代 AI Agent：

LLM 驱动的 Agent：以大语言模型为核心
工具调用 Agent：能够调用外部工具和 API
多 Agent 协作：多个 Agent 协同完成复杂任务

Agent 应用场景

智能客服与对话系统
自动化办公助手
代码生成与调试助手
数据分析与报告生成
多模态内容创作

提示词工程

什么是提示词工程

提示词工程（Prompt Engineering）是设计和优化提示词以引导 AI 模型生成高质量输出的过程。

提示词设计原则

清晰明确：

使用具体的指令而非模糊描述
明确指定输出格式和结构
设定角色和上下文

结构化提示：

角色：你是一位资深的软件架构师
任务：分析以下需求并设计系统架构
要求：
- 输出架构图描述
- 列出关键技术选型
- 评估潜在风险

需求描述：
...

常用技巧：

提供示例（Few-shot Learning）
使用约束条件限制输出
采用链式思考（Chain of Thought）

提示词模式

零样本提示：直接提问，不提供示例 少样本提示：提供少量示例引导输出 思维链提示：引导模型逐步推理 自我一致性：多次生成并选择最优结果

Spring AI

概述

Spring AI 是 Spring 官方推出的 AI 应用开发框架，旨在简化 AI 功能与 Spring 应用的集成。

核心特性

统一 API：提供一致的接口访问不同 AI 模型
支持多种模型：OpenAI、Azure OpenAI、HuggingFace 等
向量数据库集成：支持 Pinecone、Chroma、Milvus 等
工具调用能力：支持函数调用和工具集成
流式响应：支持实时流式输出

快速开始

Maven 依赖：

xml

<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>1.0.0-M1</version>
</dependency>

配置示例：

yaml

spring:
  ai:
    openai:
      api-key: ${OPENAI_API_KEY}
      base-url: https://api.openai.com/v1

使用示例：

java

@Autowired
private ChatClient chatClient;

public String chat(String message) {
    return chatClient.call(message);
}

主要组件

ChatClient：聊天客户端接口
EmbeddingClient：向量嵌入客户端
VectorStore：向量存储抽象
AiClient：通用 AI 客户端

Spring AI Alibaba

概述

Spring AI Alibaba 是阿里巴巴基于 Spring AI 扩展的本地化 AI 开发框架，专注于集成国内主流 AI 服务。

核心特性

支持国内大模型：通义千问、文心一言、讯飞星火等
本地化部署支持：支持私有化部署场景
企业级安全：数据安全与合规保障
多云适配：适配阿里云、华为云等国内云平台

支持的模型

通义千问：阿里巴巴自研大语言模型
文心一言：百度 ERNIE 系列模型
讯飞星火：科大讯飞大模型
豆包：字节跳动大模型

配置示例

Maven 依赖：

xml

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.spring.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-alibaba-qianwen-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>1.0.0</version>
</dependency>

配置文件：

yaml

spring:
  ai:
    alibaba:
      qianwen:
        api-key: ${QIANWEN_API_KEY}

主流 AI 框架集成

HuggingFace

提供丰富的预训练模型库，支持 NLP、CV、语音等多种任务。

LangChain

用于构建 LLM 驱动的应用框架，支持：

文档加载与处理
链式调用
记忆管理
多模态支持

LlamaIndex

专注于索引和检索增强生成（RAG），支持：

文档索引构建
语义搜索
问答系统

AI 应用实践

检索增强生成（RAG）

将外部知识引入生成过程，提升回答准确性：

文档预处理与向量化
语义检索相关文档
将检索结果作为上下文输入
生成最终回答

微调与适配

根据业务场景对模型进行微调：

数据准备与清洗
选择合适的微调策略
评估与优化

部署与优化

模型量化与压缩
推理优化与加速
边缘部署方案

社区资源

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