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什么是 Azure Cosmos DB？Azure Cosmos DB 是微软推出的全球分布式云原生数据库服务，专为关键业务应用设计。它具备高可用性、低延迟的特性，支持水平扩展以满足现代应用的需求。该服务从底层构建时就以全球分布式部署、细粒度多租户和水平扩展为核心。它是 Azure 的基础服务之一，被微软大多数全球级关键业务应用使用，包括 Teams、Skype、Xbox Live、Office 365、必应、Azure 活动目录、Azure 门户、微软应用商店等。同时，数千家外部客户也在使用该服务，其中包括 OpenAI 的 ChatGPT 及其他需要弹性扩展、一键式全球部署、全球低延迟和高可用性的关键人工智能应用。什么是 Dis...

本节将指导你设置 AzureVectorStore，用于存储文档嵌入向量，并通过 Azure AI 搜索服务执行相似度搜索。Azure AI 搜索是一款多功能的云托管信息检索系统，隶属于微软大型人工智能平台。其核心特性之一是支持用户基于向量的存储与检索方式查询信息。前提条件Azure 订阅：使用任何 Azure 服务都需要具备 Azure 订阅权限。Azure AI 搜索服务：创建一个 AI 搜索服务。服务创建完成后，在「设置」下的「密钥」部分获取管理员 API 密钥，并在「概述」部分的「URL」字段中获取服务终结点。（可选）Azure OpenAI 服务：创建一个 Azure OpenAI 服务。注意：你可能需要填写单独的申请表单...

测试人工智能应用需要对生成的内容进行评估，以确保人工智能模型没有产生幻觉式的响应。评估响应的一种方法是使用人工智能模型本身进行评估。选择最适合评估的人工智能模型，该模型可能与生成响应所用的模型不同。Spring AI 中用于评估响应的接口是 Evaluator，其定义如下：@FunctionalInterface public interface Evaluator {     EvaluationResponse evaluate(EvaluationRequest evaluationRequest); }评估的输入是 Evaluat...

抽取、转换与加载（ETL）框架是检索增强生成（RAG）应用场景中数据处理的核心支柱。ETL 流水线统筹管理从原始数据源到结构化向量库的数据流，确保数据以最优格式供 AI 模型检索使用。RAG 应用场景通过从数据集中检索相关信息来增强生成式模型的能力，以此提升生成输出的质量和相关性。API 概述ETL 流水线负责创建、转换并存储文档实例。Spring AI 消息 API文档类包含文本、元数据，以及可选的图片、音频、视频等其他媒体类型。ETL 流水线包含三大核心组件：文档读取器，实现了 Supplier<List<Document>> 接口文档转换器，实现了 Function<List<Documen...

检索增强生成（RAG）是一项用于克服大语言模型局限性的技术，大语言模型在长文本内容生成、事实准确性和上下文感知方面存在短板。Spring AI 通过提供模块化架构支持 RAG 技术，你可以自行构建自定义的 RAG 流程，也可以使用 Advisor API 开箱即用的 RAG 流程。在概念章节中了解更多关于检索增强生成的信息。顾问（Advisors）Spring AI 通过 Advisor API 为常用的 RAG 流程提供开箱即用的支持。若要使用 QuestionAnswerAdvisor 或 VectorStoreChatMemoryAdvisor，你需要在项目中添加 spring-ai-advisors-vector-store...

本页面提供在Spring AI应用中使用MCP注解的全面示例。完整应用示例简易计算器服务端提供计算器工具的MCP服务端完整示例：@SpringBootApplication public class CalculatorServerApplication {     public static void main(String[] args) {         SpringApplication.run(CalculatorSe...

MCP注解支持多种特殊参数类型，这些参数可为被注解的方法提供额外上下文和功能。它们由框架自动注入，且不会被纳入JSON模式生成。特殊参数类型McpMetaMcpMeta类用于获取MCP请求、通知和结果中的元数据。概述作为方法参数使用时会被自动注入不计入参数数量限制，且不参与JSON模式生成通过get(String key)方法可便捷获取元数据若请求中无元数据，将注入空的McpMeta对象在工具中的使用@McpTool(name = "contextual-tool", description = "Tool with metadata...

MCP 服务端注解提供了一种声明式的方式，通过 Java 注解实现 MCP 服务端功能。这些注解简化了工具、资源、提示词和补全处理器的创建。服务端注解@McpTool@McpTool 注解将方法标记为 MCP 工具实现，并支持自动生成 JSON 模式。基础用法@Component public class CalculatorTools {     @McpTool(name = "add", description = "Add two numbers&n...

MCP 客户端注解提供了一种声明式的方式，通过 Java 注解实现 MCP 客户端处理器。这些注解简化了服务端通知和客户端操作的处理逻辑。所有 MCP 客户端注解必须包含一个 clients 参数，用于将处理器与指定的 MCP 客户端连接关联。该 clients 值必须与应用配置文件中配置的连接名称一致。客户端注解@McpLogging@McpLogging 注解用于处理来自 MCP 服务端的日志消息通知。基础用法@Component public class LoggingHandler {     @McpLogging(clients =&...

Spring AI MCP 注解模块为 Java 中的模型上下文协议（MCP）服务端和客户端提供基于注解的方法处理能力。它通过简洁、声明式的 Java 注解方式，简化了 MCP 服务端方法和客户端处理器的创建与注册。MCP 注解让开发者能够使用声明式注解创建并注册 MCP 操作处理器。这种方式通过减少样板代码并提升可维护性，简化了 MCP 服务端和客户端功能的实现。该库基于 MCP Java SDK 构建，为实现 MCP 服务端和客户端提供了更高级的、基于注解的编程模型。架构MCP 注解模块包含以下内容：服务端注解对于 MCP 服务端，提供以下注解：@McpTool - 实现 MCP 工具，支持自动生成 JSON 模式@McpRes...

STDIO 和 SSE 类型的 MCP 服务器支持多种传输机制，每种传输机制都对应专用的启动器。可使用 STDIO 客户端或 SSE 客户端连接 STDIO 和 SSE 服务器。STDIO MCP 服务器基于 STDIO 服务器传输协议，提供完整的 MCP 服务器功能支持。<dependency>     <groupId>org.springframework.ai</groupId>     <artifactId>spring-ai-starter-mcp-server</artifactI...

模型上下文协议（MCP）服务端是通过标准化协议接口向AI应用暴露特定能力的程序。每个服务端都为特定领域提供专属功能。Spring AI MCP服务端启动器为Spring Boot应用提供MCP服务端的自动配置，实现MCP服务端能力与Spring Boot自动配置体系的无缝集成。MCP服务端启动器提供以下能力：自动配置MCP服务端组件，包含工具、资源和提示词支持多种MCP协议版本，包括标准输入输出、服务器发送事件、可流式传输HTTP和无状态服务端支持同步和异步运行模式多种传输层选项灵活的工具、资源和提示词定义变更通知能力基于注解的服务端开发，支持Bean自动扫描与注册MCP 服务端启动器MCP服务端支持多种协议和传输机制。使用专用启动...

MCP 客户端启动器Spring AI MCP（模型上下文协议）客户端启动器为Spring Boot应用提供MCP客户端功能的自动配置。它支持同步和异步客户端实现，并提供多种传输选项。MCP客户端启动器提供以下能力：多客户端实例管理客户端自动初始化（若启用）支持多个命名传输协议（标准输入输出、HTTP/SSE和可流式传输HTTP）与Spring AI工具执行框架集成工具过滤能力，支持选择性包含/排除工具可自定义的工具名称前缀生成，避免命名冲突完善的生命周期管理，应用上下文关闭时自动清理资源通过定制器实现客户端创建自定义启动器标准MCP客户端org.springframework.aispring-ai-starter-mcp-cli...

模型上下文协议（MCP）初次接触MCP？请从我们的《MCP入门指南》开始，获取快速介绍和实操示例。模型上下文协议（MCP）是一项标准化协议，能够让AI模型以结构化方式与外部工具和资源进行交互。你可以将其视为连接AI模型与现实世界的桥梁——使AI模型能够通过统一的接口访问数据库、应用程序编程接口、文件系统及其他外部服务。该协议支持多种传输机制，可在不同环境中提供灵活的适配能力。MCP Java软件开发工具包提供了模型上下文协议的Java实现，支持通过同步和异步两种通信模式，与AI模型和工具实现标准化交互。Spring AI通过专用的启动器和MCP Java注解，全面支持MCP协议，让开发者能够更轻松地构建可无缝对接外部系统的复杂AI驱...

工具调用（也称为函数调用）是人工智能应用中的一种常用模式，允许模型与一组应用程序接口或工具进行交互，从而增强其能力。工具主要用于：信息检索此类工具可用于从外部来源检索信息，例如数据库、网络服务、文件系统或网络搜索引擎。其目标是扩充模型的知识库，使其能够回答原本无法回答的问题。因此，它们可用于检索增强生成（RAG）场景。例如，工具可用于检索指定位置的当前天气、获取最新新闻文章，或查询数据库中的特定记录。执行操作此类工具可用于在软件系统中执行操作，例如发送电子邮件、在数据库中创建新记录、提交表单或触发工作流。其目标是自动化原本需要人工干预或显式编程的任务。例如，工具可用于为与聊天机器人交互的客户预订航班、在网页上填写表单，或在代码生成场...

简介大语言模型（LLM）是无状态的，这意味着它们不会保留关于先前交互的信息。当你需要在多次交互中维护上下文或状态时，这会成为一种限制。为解决该问题，Spring AI 提供了对话记忆功能，支持你在与大语言模型的多次交互中存储和检索信息。ChatMemory 抽象层允许你实现多种类型的记忆，以适配不同的使用场景。消息的底层存储由 ChatMemoryRepository 处理，其唯一职责是存储和检索消息。由 ChatMemory 实现类决定保留哪些消息以及何时删除它们。常见的策略包括保留最近 N 条消息、保留特定时间段内的消息，或保留不超过指定令牌限制的消息。在选择记忆类型之前，理解对话记忆和对话历史的区别至关重要。对话记忆：大语言模...

简介Spring AI 支持 Mistral AI 推出的全新内容审核服务，该服务基于 Mistral 内容审核模型实现，可从多个策略维度检测文本中的有害内容。有关 Mistral AI 内容审核模型的更多信息，请点击该链接查看。前提条件1. 创建 Mistral AI 账户并获取 API 密钥。你可以在 Mistral AI 注册页面注册账户，并在 API 密钥页面生成 API 密钥。2. 将 spring-ai-mistral-ai 依赖添加到项目的构建文件中。更多信息请参阅依赖管理章节。自动配置Spring AI 的自动配置、启动器模块的构件名称发生了重大变更。更多详情请参阅升级说明。Spring AI 为 Mistral A...

简介Spring AI 支持 OpenAI 的内容审核模型，该模型可用于检测文本中潜在的有害或敏感内容。有关 OpenAI 内容审核模型的更多信息，请参阅本指南。前提条件1. 创建 OpenAI 账户并获取 API 密钥。你可以在 OpenAI 注册页面注册账户，并在 API 密钥页面生成 API 密钥。2. 将 spring-ai-openai 依赖添加到项目的构建文件中。更多信息请参阅依赖管理章节。自动配置Spring AI 的自动配置、启动器模块的构件名称发生了重大变更。更多详情请参阅升级说明。Spring AI 为 OpenAI 内容审核模型提供了 Spring Boot 自动配置。如需启用该功能，请将以下依赖添加到项目的...

简介ElevenLabs 提供基于深度学习的自然语音合成软件。其 AI 音频模型能够生成逼真、通用且具备上下文感知能力的语音、音色和音效，支持 32 种语言。ElevenLabs 文本转语音 API 可让用户通过超逼真的 AI 语音播报，为任意书籍、文章、PDF、新闻简报或文本赋予生命力。前提条件注册 ElevenLabs 账号并获取 API 密钥。你可以在 ElevenLabs 注册页面完成注册，登录后在个人资料页面查看你的 API 密钥。将 spring-ai-elevenlabs 依赖添加到项目的构建文件中。更多信息请参考依赖管理章节。自动配置Spring AI 为 ElevenLabs 文本转语音客户端提供了 Spring...

简介音频 API 提供了基于 OpenAI 文本转语音（TTS）模型的语音合成接口，支持用户实现以下功能：为书面博客文章进行语音播报；生成多语言的语音音频；通过流式传输实现实时音频输出。前提条件注册 OpenAI 账号并获取 API 密钥。你可以在 OpenAI 注册页面创建账号，并在 API 密钥页面生成 API 密钥。将 spring-ai-openai 依赖添加到项目的构建文件中。更多信息请参考依赖管理章节。自动配置Spring AI 自动配置、启动器模块的工件名称发生了重大变化。有关详细信息，请参阅升级说明。Spring AI 为 OpenAI 文本转语音客户端提供了 Spring Boot 自动配置。要启用该功能，请将以下...