专栏目录
二、后端环境搭建与 Spring AI 初尝鲜
- 2.1 安装与配置 JDK 21
- 2.2 IDEA 创建后端项目
- 2.3 Spring Boot 3.x 整合 Spring AI(版本选择)
- 2.4 对接官方 DeepSeek —— 实现问答效果(包含流式对话)
- 2.5 对接官方 DeepSeek-R1 模型 —— 实现推理效果
- 2.6 另一种方式:使用 ChatClient 实现对话效果
- 2.7 使用 Advisor 组件:打印请求大模型出入参日志
- 2.8 ChatMemory 实现聊天记忆功能
三、其他方式接入大模型
- 3.1 本地安装 Ollama 并运行 Qwen3 模型
- 3.2 Spring AI 整合 Ollama 实现聊天功能
- 3.3 接入智谱 AI
- 3.4 接入 OpenAI
- 3.5 接入阿里云百炼大模型平台
四、前端项目搭建与 SSE 推送消息
- 4.1 前端项目创建 & 整合 Tailwindcss 4.x 样式库
- 4.2 整合 Ant Design Vue 组件库
- 4.3 整合 vue-router 路由管理器
- 4.4 聊天页面基础布局
- 4.5 自定义 SvgIcon 组件:实现优雅的图标处理
- 4.6 SSE 服务端单向推送消息 & 跨域配置
- 4.7 前端:使用 EventSource 对接 SSE 接口
- 4.8 前端:聊天页面交互优化、样式修复
- 4.9 自定义组件:实时将流式 Markdown 渲染为 HTML
- 4.10 修复:前端流式渲染 Markdown 偶尔不正常问题
- 4.11 流式渲染 Markdown: 支持代码高亮、复制功能
五、提示词工程
- 5.1 什么是提示词工程?
- 5.2 Prompt 角色分类(系统角色与用户角色)
- 5.3 基于 “助手角色” 消息实现聊天记忆功能
- 5.4 PromptTemplate 提示词模板(一)
- 5.5 PromptTemplate 提示词模板(二)
- 5.6 什么是 AI 大模型 Tokens?
- 5.7 结构化输出:大模型响应内容
六、持久化聊天消息与多模态
- 6.1 Docker 安装 Cassandra 5.x(限制内存占用)
- 6.2 安装 DBeaver 客户端并连接 Cassandra
- 6.3 Spring AI 整合 Cassandra: 实现聊天消息持久化
- 6.4 多模态 AI 大模型
- 6.5 文生图:调用通义万相 AI 大模型
- 6.6 文生音频
- 6.7 文生视频
七、工具调用(Tool Calling)与 MCP
- 7.1 上手体验工具调用(Tool Calling)
- 7.2 MCP 介绍
- 7.3 整合 MCP Client: 调用高德地图 MCP 服务
- 7.4 搭建自定义 MCP Server:获取 QQ 信息
- 7.5 对接自定义 MCP Server
八、RAG 检索增强
- 8.1 RAG 增强检索介绍
- 8.2 Docker 安装向量数据库: Redis Stack
- 8.3 文档向量化存储与检索
- 8.4 提取 txt、Json、Markdown、Html、Pdf 文件数据,转换为 Document 文档
- 8.5 Apache Tika 读取 Word、PPT 文档
- 8.6 DeepSeek 整合 RAG 增强检索: 实现与 PDF 对话
九、联网搜索
- 9.1 Docker 安装 SearXNG 搜索引擎
- 9.2 整合 OKHttp3:获取 SearXNG 搜索结果
- 9.3 编写 “联网搜索” 提示词模板
- 9.4 自定义线程池:通过 CompletableFuture 并发获取搜索结果页面内容
- 9.5 Jsoup 提取网页纯文本:降低提示词 Token 消耗
- 9.6 自定义 “联网搜索” Advisor
十、AI 聊天机器人:后端开发
- 10.1 Docker 安装 PostgreSQL + PGvector 向量数据库
- 10.2 UI 原型图分析与表设计
- 10.3 整合 MyBatis Plus: 操作 PostgreSQL 数据库
- 10.4 完善项目骨架(1)
- 10.5 完善项目骨架(2)
- 10.6 Spring Boot 3.x 整合 log4j2 日志
- 10.7 新建对话接口开发
- 10.8 SSE 流式聊天对话接口开发(1):动态设置模型名称
- 10.9 SSE 流式聊天对话接口开发(2):自定义 Advisor - 打印流式完整回答
- 10.10 SSE 流式聊天对话接口开发(3):存储聊天消息
- 10.11 SSE 流式聊天对话接口开发(4):自定义 “聊天记忆” Advisor
- 10.12 SSE 流式聊天对话接口开发(5):自定义 “联网搜索” Advisor
- 10.13 查询历史消息分页接口开发
- 10.14 查询历史对话分页接口开发
- 10.15 对话重命名接口开发
- 10.16 删除对话接口开发
十一、AI 聊天机器人:前端开发
- 11.1 页面 Layout 基础布局
- 11.2 自定义 Sidebar 左侧栏组件
- 11.3 Sidebar 左侧栏组件:内部静态布局开发(1)
- 11.4 Sidebar 左侧栏组件:内部静态布局开发(2)
- 11.5 首页开发
- 11.6 封装聊天输入框组件(1)—— 静态样式
- 11.7 封装聊天输入框组件(2)—— 事件处理
- 11.8 封装聊天输入框组件(3)—— 消息发送按钮点击事件
- 11.9 跳转 “聊天对话页” 功能完善
- 11.10 整合全局状态管理库 Pinia: 保存当前模型、联网搜索状态
- 11.11 整合微软 fetch-event-source 库:发送 Post 方式的 SSE 请求
TODO : 目录后续还会持续上新 ...
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二、后端环境搭建与 Spring AI 初尝鲜
- 2.1 安装与配置 JDK 21
- 2.2 IDEA 创建后端项目
- 2.3 Spring Boot 3.x 整合 Spring AI(版本选择)
- 2.4 对接官方 DeepSeek —— 实现问答效果(包含流式对话)
- 2.5 对接官方 DeepSeek-R1 模型 —— 实现推理效果
- 2.6 另一种方式:使用 ChatClient 实现对话效果
- 2.7 使用 Advisor 组件:打印请求大模型出入参日志
- 2.8 ChatMemory 实现聊天记忆功能
三、其他方式接入大模型
- 3.1 本地安装 Ollama 并运行 Qwen3 模型
- 3.2 Spring AI 整合 Ollama 实现聊天功能
- 3.3 接入智谱 AI
- 3.4 接入 OpenAI
- 3.5 接入阿里云百炼大模型平台
四、前端项目搭建与 SSE 推送消息
- 4.1 前端项目创建 & 整合 Tailwindcss 4.x 样式库
- 4.2 整合 Ant Design Vue 组件库
- 4.3 整合 vue-router 路由管理器
- 4.4 聊天页面基础布局
- 4.5 自定义 SvgIcon 组件:实现优雅的图标处理
- 4.6 SSE 服务端单向推送消息 & 跨域配置
- 4.7 前端:使用 EventSource 对接 SSE 接口
- 4.8 前端:聊天页面交互优化、样式修复
- 4.9 自定义组件:实时将流式 Markdown 渲染为 HTML
- 4.10 修复:前端流式渲染 Markdown 偶尔不正常问题
- 4.11 流式渲染 Markdown: 支持代码高亮、复制功能
五、提示词工程
- 5.1 什么是提示词工程?
- 5.2 Prompt 角色分类(系统角色与用户角色)
- 5.3 基于 “助手角色” 消息实现聊天记忆功能
- 5.4 PromptTemplate 提示词模板(一)
- 5.5 PromptTemplate 提示词模板(二)
- 5.6 什么是 AI 大模型 Tokens?
- 5.7 结构化输出:大模型响应内容
六、持久化聊天消息与多模态
- 6.1 Docker 安装 Cassandra 5.x(限制内存占用)
- 6.2 安装 DBeaver 客户端并连接 Cassandra
- 6.3 Spring AI 整合 Cassandra: 实现聊天消息持久化
- 6.4 多模态 AI 大模型
- 6.5 文生图:调用通义万相 AI 大模型
- 6.6 文生音频
- 6.7 文生视频
七、工具调用(Tool Calling)与 MCP
- 7.1 上手体验工具调用(Tool Calling)
- 7.2 MCP 介绍
- 7.3 整合 MCP Client: 调用高德地图 MCP 服务
- 7.4 搭建自定义 MCP Server:获取 QQ 信息
- 7.5 对接自定义 MCP Server
八、RAG 检索增强
- 8.1 RAG 增强检索介绍
- 8.2 Docker 安装向量数据库: Redis Stack
- 8.3 文档向量化存储与检索
- 8.4 提取 txt、Json、Markdown、Html、Pdf 文件数据,转换为 Document 文档
- 8.5 Apache Tika 读取 Word、PPT 文档
- 8.6 DeepSeek 整合 RAG 增强检索: 实现与 PDF 对话
九、联网搜索
- 9.1 Docker 安装 SearXNG 搜索引擎
- 9.2 整合 OKHttp3:获取 SearXNG 搜索结果
- 9.3 编写 “联网搜索” 提示词模板
- 9.4 自定义线程池:通过 CompletableFuture 并发获取搜索结果页面内容
- 9.5 Jsoup 提取网页纯文本:降低提示词 Token 消耗
- 9.6 自定义 “联网搜索” Advisor
十、AI 聊天机器人:后端开发
- 10.1 Docker 安装 PostgreSQL + PGvector 向量数据库
- 10.2 UI 原型图分析与表设计
- 10.3 整合 MyBatis Plus: 操作 PostgreSQL 数据库
- 10.4 完善项目骨架(1)
- 10.5 完善项目骨架(2)
- 10.6 Spring Boot 3.x 整合 log4j2 日志
- 10.7 新建对话接口开发
- 10.8 SSE 流式聊天对话接口开发(1):动态设置模型名称
- 10.9 SSE 流式聊天对话接口开发(2):自定义 Advisor - 打印流式完整回答
- 10.10 SSE 流式聊天对话接口开发(3):存储聊天消息
- 10.11 SSE 流式聊天对话接口开发(4):自定义 “聊天记忆” Advisor
- 10.12 SSE 流式聊天对话接口开发(5):自定义 “联网搜索” Advisor
- 10.13 查询历史消息分页接口开发
- 10.14 查询历史对话分页接口开发
- 10.15 对话重命名接口开发
- 10.16 删除对话接口开发
十一、AI 聊天机器人:前端开发
- 11.1 页面 Layout 基础布局
- 11.2 自定义 Sidebar 左侧栏组件
- 11.3 Sidebar 左侧栏组件:内部静态布局开发(1)
- 11.4 Sidebar 左侧栏组件:内部静态布局开发(2)
- 11.5 首页开发
- 11.6 封装聊天输入框组件(1)—— 静态样式
- 11.7 封装聊天输入框组件(2)—— 事件处理
- 11.8 封装聊天输入框组件(3)—— 消息发送按钮点击事件
- 11.9 跳转 “聊天对话页” 功能完善
- 11.10 整合全局状态管理库 Pinia: 保存当前模型、联网搜索状态
- 11.11 整合微软 fetch-event-source 库:发送 Post 方式的 SSE 请求
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