# AI-DEV

**Repository Path**: kanen/ai-dev

## Basic Information

- **Project Name**: AI-DEV
- **Description**: 基于SAA（SpringAI Alibaba）的AI开发示例
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-03-05
- **Last Updated**: 2026-03-06

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README



# AI Dev - Spring AI 学习项目

本项目是一个完整的 Spring AI 学习教程，通过 18 个循序渐进的模块，全面讲解如何在 Java Spring Boot 环境中集成和运用各种 AI 能力。

## 项目简介

本项目基于 Spring AI 框架，涵盖了从基础的对话模型调用到高级的 RAG（检索增强生成）、MCP（模型上下文协议）等核心技术。每个模块都提供了完整的示例代码，方便开发者快速上手和实践。

## 技术栈

- **框架**: Spring Boot 3.x + Spring AI
- **构建工具**: Maven
- **AI 供应商**: 阿里云百炼（DashScope）、Ollama（本地部署）
- **其他技术**: Redis（持久化存储）、向量数据库

## 模块介绍

| 模块 | 名称 | 说明 |
|------|------|------|
| SAA-01 | HelloWorld | 快速入门，调用阿里云百炼对话模型 |
| SAA-02 | Ollama | 使用本地 Ollama 部署的 LLM |
| SAA-03 | ChatModel & ChatClient | 两种 AI 客户端使用方式 |
| SAA-04 | StreamingOutput | 流式输出，实现实时响应 |
| SAA-05 | Prompt | Prompt 工程基础 |
| SAA-06 | PromptTemplate | 模板化提示词 |
| SAA-07 | StructuredOutput | 结构化输出，转换为 Java 对象 |
| SAA-08 | Persistent | 基于 Redis 的对话记忆持久化 |
| SAA-09 | Text2Image | 文本生成图像 |
| SAA-10 | Text2Voice | 文本转语音 |
| SAA-11 | Embed2Vector | 文本向量化与向量存储 |
| SAA-12 | RAG4AiOps | RAG 技术在智能运维中的应用 |
| SAA-13 | ToolCalling | 工具调用，扩展 AI 能力 |
| SAA-14 | LocalMcpServer | 本地 MCP 服务（天气查询示例） |
| SAA-15 | LocalMcpClient | MCP 客户端调用 |
| SAA-16 | ClientCallBaiduMcpServer | 调用百度 MCP 服务 |
| SAA-17 | BailianRAG | 阿里云百炼 RAG 方案 |
| SAA-18 | TodayMenu | Agent 智能体应用（今日菜单） |

## 快速开始

### 环境要求

- JDK 21（如果用eclispe最好使用eclipse-2025-12及以上的版本,idea使用适配jdk21的版本即可）
- Maven 3.8+
- Redis（部分模块需要）

### 配置文件

在运行各模块前，需在 `src/main/resources/application.properties` 中配置必要的 API Key：

（脱敏设计：aliQwen-api可以放到系统环境变量里，设置好之后，需要把IDE重启一下）

![环境变量配置](../master/bin/env.png)

```properties
# 阿里云百炼 API Key
spring.ai.dashscope.api-key=your-api-key

# Ollama 配置（本地部署）
spring.ai.ollama.base-url=http://localhost:11434

# Redis 配置
spring.data.redis.host=localhost
spring.data.redis.port=6379
```

### 启动方式

每个模块都是独立的 Spring Boot 应用，可单独启动：

```bash
# 进入模块目录
cd SAA-01HelloWorld

# 启动应用
./mvnw spring-boot:run
```

## 示例接口

各模块提供了丰富的 REST API 接口，以下是部分示例：

- `GET /hello/dochat` - 基础对话
- `GET /hello/streamchat` - 流式对话
- `GET /chatmodel/dochat` - 使用 ChatModel 对话
- `GET /chatclient/dochat` - 使用 ChatClient 对话
- `GET /prompt/chat` - Prompt 工程
- `GET /prompttemplate/chat` - 模板化提示词
- `GET /structuredoutput/chat` - 结构化输出
- `GET /chatmemory/chat` - 带记忆的对话
- `GET /t2i/image` - 文本生成图像
- `GET /t2v/voice` - 文本转语音
- `GET /text2embed` - 文本向量化
- `GET /rag4aiops` - RAG 智能问答
- `GET /toolcall/chat` - 工具调用
- `GET /mcp/chat` - MCP 服务调用
- `GET /eatAgent` - 智能菜单推荐 Agent

## 学习路径

建议按以下顺序学习：

1. **入门阶段**: SAA-01 → SAA-03（掌握基础调用）
2. **进阶阶段**: SAA-04 → SAA-07（深入 Prompt 与输出）
3. **实战阶段**: SAA-08 → SAA-11（记忆、多模态、向量）
4. **高级阶段**: SAA-12 → SAA-18（RAG、Tool、MCP、Agent）

## 许可证

本项目仅供学习交流使用。