Spring-AI框架下RAG增强检索与AI对话Demo后端源码

资源摘要信息:"本资源包提供的是一套基于Spring-AI框架实现的RAG增强检索以及AI对话后端服务的源码。通过这套Demo，用户能够询问AI哪些宠物需要剪毛或洗澡，系统会根据客户提供的宠物洗澡和剪毛记录以及预设的规则来给出建议。为了运行这套Demo，首先需要准备Java运行环境，并且安装ollama库，还需拉取特定的大模型nomic-embed-text以及wangshenzhi/llama3-8b-chinese-chat-ollama-q4。具体的运行步骤可以在提供的文章链接中找到详细说明。" 知识点详细说明： 1. Spring-AI框架：Spring-AI是一个集成了AI能力的框架，它为开发者提供了一个易于使用的编程模型，使得在Spring应用中集成AI服务变得简单。通过Spring-AI，开发者可以将机器学习模型、聊天机器人、推荐系统等AI功能无缝整合到Spring应用程序中。本资源包展示了一个实际的应用案例，即如何利用Spring-AI实现一个RAG（Retrieval-Augmented Generation）增强检索系统。RAG技术是一种结合了检索技术与生成技术的AI模型，用于提升语言模型的回答质量和准确性。结合RAG技术的系统能够在回答用户问题时，不仅依赖自身的知识库，还可以实时检索相关资料来增强回答的详实性和准确性。 2. RAG增强检索：RAG（Retrieval-Augmented Generation）增强检索技术是一种结合了检索技术和生成技术的先进方法，主要用于提升对话系统的性能。该技术通过在生成模型生成答案之前检索相关的文档或信息，然后将这些信息融合到回答中，从而提高生成答案的质量和准确性。在本资源包的Demo中，RAG技术被用于增强AI对话系统，使其在回答关于宠物剪毛或洗澡问题时，能够参考客户宠物的过往记录和剪毛洗澡间隔规则，给出更加准确和个性化的建议。 ***对话系统：AI对话系统，也被称作聊天机器人或对话代理，是一种能够模仿人类对话或回答问题的计算机程序。这类系统通常依赖于自然语言处理和机器学习技术，以理解用户意图并提供相应的回答。在本资源包中，AI对话系统的后端服务通过Spring-AI框架实现，它能够处理用户的询问，并根据预先设定的规则和数据，生成关于宠物护理建议的回答。 4. Java运行环境：运行Java程序需要配置Java开发工具包（JDK）或Java运行环境（JRE）。在本资源包的准备工作说明中，指定了需要使用openjdk22版本，这表明用户需要安装一个Java 22版本的运行环境才能正确编译和运行后端服务。 5. ollama库：ollama是一个用于调用和管理LLAMA模型的Java库，LLAMA模型可能是一个强大的预训练语言模型。在本资源包中，ollama库被用于与LLAMA模型交互，加载模型并执行推理任务。这表明ollama是本资源包实现AI对话功能的重要依赖组件。 6. 大模型nomic-embed-text和wangshenzhi/llama3-8b-chinese-chat-ollama-q4：本资源包中特别提到了需要拉取两个大型预训练模型，一个是nomic-embed-text，另一个是wangshenzhi/llama3-8b-chinese-chat-ollama-q4。这些模型被用于提供AI对话所需的深度学习推理能力。由于这些模型是预先训练好的，因此它们能够理解和生成自然语言，是实现高质量AI对话功能的关键技术组件。 7. 运行步骤与部署：资源包中还包括了详细的运行步骤说明，链接至CSDN博客的文章，为用户提供了一个具体的操作指南。这些步骤包括如何准备Java环境、如何安装和配置ollama库以及如何加载并运行大模型。了解这些步骤对于成功部署和使用本后端服务至关重要。