# SpringAiAlibaba

**Repository Path**: jamescrx/spring-ai-alibaba

## Basic Information

- **Project Name**: SpringAiAlibaba
- **Description**: 2026年最新使用SpringAiAlibab集成
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-02-06
- **Last Updated**: 2026-02-06

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# Spring AI Alibaba Project Summary

本项目是一个基于 Spring AI Alibaba 的示例集合，展示了多种 AI 能力的集成与应用。项目采用多模块架构，每个模块专注于特定的功能领域。

## 模块功能总览

### 1. `ImageAi` - 图像生成
*   **功能**: 利用 DashScope 的 `wanx2.1-t2i-turbo` 模型进行文本到图像的生成 (Text-to-Image)。
*   **接口**: `GET /ai/getImage?msg={描述词}`
*   **核心类**: `ImageController`

### 2. `chatAi` - 具备记忆的对话
*   **功能**: 实现了带有上下文记忆能力的聊天客户端。
*   **接口**: `GET /ai/chatMemory?msg={消息}&userId={用户ID}`
*   **特点**: 集成 `ChatMemory`，能够根据 `userId` 记住对话历史，提供连续对话体验。支持 DeepSeek 和 Qwen 模型。
*   **核心类**: `ChatClientController`

### 3. `RagAi` - 检索增强生成 (RAG)
*   **功能**: 结合向量数据库实现 RAG 流程，让 AI 基于私有知识库回答问题。
*   **接口**: `GET /ai/rag?msg={问题}`
*   **特点**: 使用 `VectorStoreDocumentRetriever` 检索相关文档，并将其作为上下文注入到 Prompt 中。预设了“运维工程师”的 System Prompt。
*   **核心类**: `RagController`

### 4. `VectorAi` - 向量与文档管理
*   **功能**: 提供文档向量化 (Embedding) 和向量检索功能的演示。
*   **接口**:
    *   `GET /textEmbed?msg={文本}`: 获取文本的向量 Embedding。
    *   `GET /add`: 向向量数据库添加预设的测试文档 (如 "i study LLM")。
    *   `GET /get?msg={查询词}`: 在向量数据库中进行相似度搜索。
*   **核心类**: `VectorController`

### 5. `ToolAi` - Function Calling (工具调用)
*   **功能**: 演示 LLM 如何调用本地 Java 方法（Tools）。
*   **接口**: `GET /ai/tool?msg={问题}`
*   **特点**: 将 `DateUtil` 注册为工具，允许 AI 在回答如“现在几点”的问题时，自主调用工具获取当前时间。
*   **核心类**: `ToolController`

### 6. `MyMCPServer` - MCP 服务端
*   **功能**: 实现了一个 Model Context Protocol (MCP) 服务器。
*   **特点**: 定义并暴露了一个查询天气的工具 (`getWeak`)，可供 MCP 客户端发现和调用。
*   **核心类**: `MCPService` (定义工具), `MCPConfig` (发布工具), `MyMCPAppRun` (启动类)

### 7. `MCPClient` & `MyMCPClient` - MCP 客户端
*   **功能**: MCP 协议的客户端实现示例。
*   **接口**:
    *   `MCPClient`: `GET /ai/MCP?msg={消息}`
    *   `MyMCPClient`: `GET /ai/mcp?msg={消息}`
*   **特点**: 演示如何连接 MCP Server 并进行交互。
*   **核心类**: `BDMCPController`, `MCPClientController`

## 技术栈
*   **Spring Boot**: 3.5.5
*   **Spring AI Alibaba**: 1.1.2.0
*   **Model Provider**: Alibaba DashScope (Qwen, Wanx, etc.)
*   **Vector Store**: Redis (Jedis)