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wordpress 站长工具源码,深圳网站建设企业,新闻小学生摘抄,企业注册好了怎么做网站目录 1. 项目定位与生态2. 核心抽象与编程模型3. 模型与供应商支持#xff08;整体趋势#xff09;4. 典型使用场景对比5. 总结性对比表6. 四个框架之间的关系7. 市面上常见向量数据库选型8. RAG 工作流 ASCII 示意图9. Tools 的作用与调用关系10. 经验#xff1a;多模态大…目录1. 项目定位与生态2. 核心抽象与编程模型3. 模型与供应商支持整体趋势4. 典型使用场景对比5. 总结性对比表6. 四个框架之间的关系7. 市面上常见向量数据库选型8. RAG 工作流 ASCII 示意图9. Tools 的作用与调用关系10. 经验多模态大模型 RAG 性能11. MCP 总览与简化架构图1. 项目定位与生态Spring AI由 Spring 官方维护的 LLM 集成项目类似 Spring Data / Spring Cloud 的定位。目标为 Spring / Spring Boot 应用提供统一、供应商无关的 AI 接入抽象Chat、Embedding、Image、工具调用等。更关注“如何在 Spring 生态里用好 AI 能力”而不是编排复杂 Agent / Chain。Spring AI Alibaba由阿里相关社区维护在理念和 API 上与 Spring AI 高度对齐通常视为“面向国内模型生态的增强版 Spring AI”。目标更友好地支持中国境内常用的大模型服务如阿里云通义等提供本地化配置示例、文档和最佳实践。对国内网络环境、鉴权方式、地域/专有云等场景有更多封装和约定。LangChain4jLangChain 的 Java 生态实现偏“LLM 应用编排框架”不依赖 Spring本身就是一个通用 Java 库。目标提供 Chain、Agent、Memory、Tool 以及对话状态管理等高级能力用来构建复杂的 LLM 应用。可以与 Spring/Spring Boot 集成有 Starter但它的核心设计不依赖 Spring。LangGraph可以理解为在 LangChain / LangChain4j 之上的“图式工作流框架”更关注对话/Agent 的有状态编排。目标用节点Node和边Edge描述复杂对话流、决策树、多 Agent 协作等把 LLM 应用抽象成可观测、可维护的“有向图”。在本项目中可以把它看成是对 LangChain4j 的增强层类似于 Spring 体系里「Spring AI Alibaba 之于 Spring AI」的定位。2. 核心抽象与编程模型Spring AI核心抽象ChatClient/EmbeddingClient/ImageClient等。强调“声明式 配置驱动”通过application.yml配置模型供应商和参数然后在代码里注入客户端使用。与 Spring Boot 深度集成自动配置、Bean、环境抽象、RestClient等。提供简单的工具调用 / Function Calling 支持但不会强行引入“链式 DSL”。Spring AI Alibaba在 Spring AI 模型之上补充/增强供应商适配和 Starter保持 Spring 风格不变。常见特征针对国内 LLM 厂商提供 Boot Starter依赖少量配置即可接入。针对国内 API 的差异签名、地域、SSE/流式协议做适配。如果你已经熟悉 Spring AI它基本上是“同一套编程模型 更多国内厂商支持”。LangChain4j核心抽象ChatLanguageModel、StreamingChatLanguageModel、EmbeddingModel、AiServices、Tool等。提供“链式 / 组合式”编程模型用代码装配 Prompt 模板、记忆模块、工具调用、路由等。Agent / Chain / Memory 一等公民更适合需要多步骤推理、复杂工作流的场景。Spring 只是它的一个集成选项你可以在纯 Java 项目、Micronaut、Quarkus 等环境中使用。LangGraph核心抽象Graph、Node、State等通常在节点内部使用 LangChain4j 的 Chain / Agent / Tool。编程模型先定义状态结构再通过“图 路由规则”描述对话流转让复杂逻辑可视化、可拆分。更强调“有状态对话 分支/循环 人机协同”等高级模式而不是单条链式调用。3. 模型与供应商支持整体趋势Spring AI官方优先支持主流国际供应商OpenAI、Azure OpenAI、Anthropic、Ollama 等随后逐步扩展到其他厂商。追求统一配置和统一返回结构便于在不同模型间切换。Spring AI Alibaba优先支持国内主流模型服务对阿里云生态有最佳支持。为国内用户提供较好的开箱体验示例、中文文档、演示工程等。LangChain4j支持多家国际/国内模型覆盖 Chat、Embedding、RAG、向量库等完整链路。对“供应商多样性 高级编排能力”关注度高适合需要频繁试验不同模型 / 检索方案的团队。LangGraph模型与向量库等底层能力全部复用 LangChain4j理论上支持 LangChain4j 能接入的所有厂商。更关注“如何把这些能力编排成可观测的工作流”而不是新增模型适配。4. 典型使用场景对比如果你主要是 Spring Boot 应用希望简单地在现有微服务里调用 LLM问答、摘要、分类、简单 RAG。利用现有的 Spring 生态配置、监控、安全、云原生环境。需要的是“稳定的生产级集成方式”而不是复杂的 Agent。优先选Spring AI国内模型优先时可考虑 Spring AI Alibaba。如果你主要面向国内模型生态且使用阿里云等国内大模型服务为主。希望官方示例、中文文档、本地化配置更完善。需要跟 Spring 保持一致风格同时解决国内网络/环境的细节问题。优先选Spring AI Alibaba通常仍然基于/兼容 Spring AI 体系。如果你需要构建复杂 LLM 应用希望做 Agent、多步推理、工具调用编排、复杂 RAG 和工作流。在 Java 世界里获得与 Python LangChain 相近的能力。框架独立可运行在非 Spring 环境甚至桌面/命令行应用中。优先选LangChain4j并按需与 Spring Boot 集成。如果你的应用已经比较复杂希望对话中存在大量条件分支、循环、人工干预例如客服流转、审批流、跨系统编排。需要把多个 Agent / 工具 / RAG 流程组织成一个整体工作流且希望后续能可视化、可观测。希望在 LangChain4j 的基础上获得更清晰的“状态 流程图”编码体验。优先选在 LangChain4j 之上叠加 LangGraphLangChain4j 负责能力层LangGraph 负责流程层。5. 总结性对比表维度Spring AISpring AI AlibabaLangChain4jLangGraph核心定位Spring 官方 LLM 集成面向国内模型生态的 Spring AI 增强/扩展Java 版 LangChainLLM 编排框架基于 LangChain4j 的图式工作流 / 有状态 Agent 编排框架是否依赖 Spring是深度绑定 Spring/Spring Boot是延续 Spring AI 模型否可选 Spring 集成否依赖 LangChain4j可与任意 Java 应用/框架组合编程模型客户端抽象 配置驱动同 Spring AI增加国内厂商适配Chain / Agent / Tool / Memory 编排Graph / Node / State Agent / Tool 的图式编排国内模型支持友好度取决于具体适配器整体在增强中高优先考虑国内主流模型和本地化场景视具体适配器而定一般覆盖但未必本地化最佳跟随底层 LangChain4j取决于具体适配器复杂智能体/多步骤编排基础支持非核心卖点与 Spring AI 类似核心能力适合复杂 LLM 应用面向复杂状态机、多 Agent、多分支流程是核心卖点适合人群Spring 后端团队使用国内云厂商、偏 Spring 体系的后端团队想在 Java 中玩转 LangChain 思路的开发者已经在用 LangChain4j希望把复杂对话和流程做成可观测工作流的团队粗略理解Spring AISpring 里的“LLM 驱动层”Spring AI AlibabaSpring AI 在国内模型生态上的增强版LangChain4jJava 版 LangChain用来编排复杂 AI 应用LangGraph基于 LangChain4j 的有状态 Agent / 工作流图框架6. 四个框架之间的关系按生态阵营划分Spring 生态线Spring AI官方 LLM 接入层 ←Spring AI Alibaba面向国内模型的增强版。LangChain 生态线JavaLangChain4j通用编排框架 ←LangGraph图式工作流 / 有状态 Agent 增强层。一张关系小图抽象示意Spring 生态接入层 LangChain 生态编排层Java Spring Boot / Spring Cloud 应用 任意 Java 应用 / 服务 │ │ ▼ ▼ ----------- -------------- | Spring AI | | LangChain4j | ----------- -------------- │ │ 增强国内模型支持 / 本地化 增强有状态 Agent / 工作流 ▼ ▼ --------------------------- ------------------------ | Spring AI AlibabaCN | | LangGraphon LC4j | --------------------------- ------------------------按层次角色划分接入层Spring AI、Spring AI Alibaba主要解决“如何在 Spring 应用里接好模型、配好参数、跑在生产环境中”。编排层LangChain4j、LangGraph主要解决“如何把模型 工具 向量库编排成复杂的对话/工作流”。增强关系纵向类比Spring AI Alibaba之于Spring AI在保持 Spring AI 编程模型的前提下加强国内模型厂商支持和本地化体验。LangGraph之于LangChain4j在保持 LangChain4j 能力的前提下引入图式状态机让复杂 Agent / 对话流程更易表达与维护。在本仓库中的推荐使用方式如果你是 Spring 团队想先把 LLM 接入到现有服务从Spring AI/Spring AI Alibaba入手。如果你想进一步做复杂多轮对话、Agent 编排在模型接入稳定后引入LangChain4j并按需叠加LangGraph做工作流编排。7. 市面上常见向量数据库选型7.1 云托管型Pinecone适用场景不想自己运维只希望“直接调用 API 就能用”的 RAG、语义搜索、推荐等大规模在线服务。特点完全托管 SaaS自动扩缩容多副本、高可用支持向量 元数据过滤、分库分表等。优点基本零运维可支撑大规模数据和高 QPS生态成熟SDK、多种平台集成。缺点成本相对高厂商锁定明显对国内用户网络/延迟不一定友好。7.2 自托管专用向量库7.2.1 Milvus / Zilliz Cloud适用场景TB 级数据、大规模 RAG / 语义检索、推荐系统需要私有化或国产化部署的企业场景。特点CNCF 开源项目多种向量索引HNSW、IVF、DiskANN 等支持水平扩展Zilliz Cloud 提供托管版。优点性能强社区活跃生态成熟SDK、可视化工具、与 RAG 框架集成好适合企业级生产环境。缺点集群部署和运维相对复杂依赖组件较多对小规模项目而言可能显得“过重”。7.2.2 Qdrant适用场景需要高性能、强过滤能力又希望部署简单的在线向量检索服务。特点Rust 实现单机性能好支持向量 结构化过滤、多租户、持久化提供集群模式。优点部署轻量、依赖少性能和性价比好API 设计友好。缺点生态和社区规模略小于 Milvus高级工具链相对少一些。7.2.3 Weaviate适用场景既需要知识图谱/对象建模又要向量检索和混合检索文本 向量的知识库场景。特点类“图 向量”的数据库有 schema / class / 属性内置 BM25 向量混合检索和一些扩展模块。优点适合面向“实体/对象”的语义知识库混合检索能力好文档比较完善。缺点架构偏重对 schema 与类的建模有学习成本国内社区相对较小。7.3 通用数据库的向量扩展7.3.1 PostgreSQL pgvector适用场景已经大量使用 Postgres希望在一个库里同时管理结构化数据和向量中小规模 RAG、语义搜索。特点通过 pgvector 扩展在 Postgres 中直接存向量支持索引和相似度查询使用 SQL 写检索逻辑。优点部署简单可复用现有 Postgres 运维体系事务、备份、权限等能力齐全方便做“向量 业务数据”的联合查询。缺点面向超大规模向量和极高 QPS 时性能有限索引和存储成本偏高向量算法选择比专用向量库少。7.3.2 Elasticsearch / OpenSearch向量检索适用场景原本就用 ES/OS 做全文检索希望顺带支持语义搜索/向量检索而不想引入额外组件。特点向量字段 近似 kNN可以同时用 BM25 向量打分做混合检索。优点一套集群同时搞定全文 结构化 向量生态成熟、运维经验丰富。缺点ES 本身较重资源消耗大向量检索属于“附加能力”在极端性能/延迟场景不如专用向量库。7.3.3 Redis / Redis StackRediSearch 向量适用场景对延迟极度敏感、数据量中小、数据适合放在内存里的场景对话短期记忆、session 级向量缓存等。特点在 Redis 中为文档增加向量字段并建立向量索引全部在内存里计算。优点延迟极低开发简单可顺便利用 Redis 的缓存、TTL、发布订阅等能力。缺点内存成本高、容量受限不适合超大规模数据复杂检索需求时维护成本上升。7.4 原型/本地开发常用Chroma 等适用场景本地快速搭建 RAG Demo、PoC、小工具尤其是 Python 场景。特点内嵌/本地向量库零运维、安装简单常与 LangChain 等框架深度集成。优点上手非常快适合验证想法和小规模项目。缺点不适合生产级、分布式和高可用场景多语言支持和生态相对弱。7.5 简单选型建议如果数据量和并发都很大且是长期的核心业务优先考虑 Milvus / Zilliz、Qdrant、Weaviate 等专用向量库不想运维时可以考虑托管服务如 Zilliz Cloud、Pinecone。如果团队已有稳定的 Postgres 或 ES 集群且规模中小优先考虑 Postgrespgvector 或 Elasticsearch/OpenSearch 的向量能力减少新组件。如果对延迟极度敏感、数据规模不大可以考虑 Redis 向量能力用作对话短期记忆或 session 级缓存。如果只是本地开发、实验或 PoC使用 Chroma 等本地向量库即可后续再迁移到生产级向量数据库。8. RAG 工作流 ASCII 示意图RAG 工作流与上方示意图中的节点和箭头一一对应 [文档] --切分-- [chunks] --Embedding-- [向量数据库] 用户 ----------------------- [问题] --Embedding-- [向量] --检索-- [向量数据库] ^ | | | | v | | [context] | | | | --------------------------- [prompt] ------- | | | v --------------------------- response ------------------------ [LLM]9. Tools 的作用与调用关系9.1 Tools 是什么在 Spring AI、LangChain4j、LangGraph 等框架中Tools工具调用 / Function Calling本质上是一组由开发者实现的“受控函数”对外暴露清晰的名称、入参和返回值这些描述会以结构化方式schema告诉大模型让大模型在需要时主动“调用函数”而不是只靠自然语言胡乱猜。作用可以概括为把“只能聊天的模型”升级成“能调用系统能力的智能体”查库、HTTP 请求、执行业务逻辑等明确模型可用的能力边界降低安全风险和幻觉模型必须通过 Tools 才能动数据。9.2 Tools 与程序、模型之间的关系ASCII 示意业务代码 / 应用程序 │ │ 调用 v [ChatClient / Agent] │ 自然语言对话 / Tool 调用协议 │ v [LLM / Model] │ 根据工具描述决定是否调用某个 Tool │ function call v [ToolsJava 方法等] │ ┌─────────────┼──────────────┐ v v v 数据库 向量数据库 第三方 API对开发者只需要用代码实现好 Tools例如 Spring Bean / Java 方法并按框架要求暴露出去其余工作向模型暴露 tool schema、解析 function_call、执行并把结果回填给模型由框架负责。对模型它只“看见”一个个带说明文档的工具列表按需要选择调用哪些工具、以什么参数调用。10. 经验多模态大模型 RAG 性能10.1 为什么多模态 RAG 会更慢模型本身更“胖”多模态模型 文本 LLM 图像/音频编码器 对齐模块参数更多、推理图更复杂。即便没有传图片/音频这套结构仍然要跑单 token 计算量几乎一定大于同家族的纯文本模型。RAG 带来的额外链路相比“直接聊天”RAG 多了几步问题 Embedding、向量库检索、拼接 context再交给模型生成。每一步都增加一定延迟当最终调用的是本来就偏慢的多模态模型时整体响应会更慢。上下文更长计算量线性变大多模态模型上下文窗口通常更大RAG 又会把检索到的 chunks 全部拼进 prompt。LLM 的复杂度大致随“输入 token 输出 token”线性甚至略高增长长上下文 大模型 显著变慢。服务端策略和资源调度厂商往往对多模态模型设置更保守的速率限制或者放在资源更紧张的集群中。即使用的是同版本号实测首 token 延迟和整体吞吐通常都不如纯文本模型。10.2 实战中的使用建议只做文本对话包含 RAG时优先选择对应的纯文本大模型版本例如同家族的 text-only 模型多模态模型保留给确实需要“看图/看表”的场景。拆分 Embedding 模型与对话模型文档向量离线用专门的 embedding 模型计算在线查询时也用轻量的 embedding 模型。最终回答使用一个高效的文本对话模型而不是多模态模型。控制 RAG 的负担合理设置 topK、chunk 大小和拼接策略避免每轮调用塞入过多 context。对长对话定期做“总结压缩”减少历史消息 token 数量。区分文本请求和多模态请求在网关或业务层按请求类型路由纯文本走文本模型多模态任务图文问答等才调用多模态模型。11. MCP 总览与简化架构图11.1 MCP 是什么MCPModel Context Protocol是用来规范“大模型 ↔ 外部工具 / 资源 / 提示模板”交互的开放协议。核心思想把 Tools、Resources、Prompts 抽象成一个标准化的“能力服务”MCP Server任何支持 MCP 的客户端包括 Spring AI、编辑器插件、命令行工具等都可以发现并调用这些能力协议本身与具体模型厂商无关仅定义消息格式与传输方式stdio / SSE / HTTP 等。11.2 程序 - 大模型 - MCP 的简化架构ASCII 示意用户 / 业务调用 | v -------------------- | 应用程序 / 服务 | | (Spring Boot 等) | ------------------- | | 自然语言请求 (chat) v -------------------- | LLM 客户端层 | | (Spring AI 等) | ------------------- | | 1. 调用大模型携带可用工具描述 v --------- | LLM | | Model | -------- | | 2. 模型决定调用某个外部 Tool | function_call / tool_call v -------------------- | MCP Client | ------------------- | | 3. 按 MCP 协议转发调用 v -------------------- | MCP Server | | (工具与资源服务) | ------------------- | ------------------- | DB / 向量库 / API | --------------------应用只需要面向 LLM 客户端层如 Spring AI编写对话逻辑LLM 通过 MCP Client/Server 访问统一的工具与数据不再被某个应用或厂商的专有 Tool 定义锁死。11.3 MCP 中的 Tools / Resources / Prompts 是什么ToolsTools 是 MCP 里的“执行者”让 LLM 不只是嘴炮还能干活。简单说就是服务器提供一些函数或者 APILLM 可以直接调用去完成具体任务。面向“动作/调用”的能力类似一组可以被模型调用的受控函数或命令每个 Tool 有名称、说明和参数 schema通常是 JSON Schema返回结构化结果常用于查数据库、查向量库、调用业务接口、触发工作流等。Resources相当于给 LLM 提供“原材料”服务器MCP Server把这些数据暴露出来客户端比如 LLM 应用可以读取它们然后塞进模型的上下文里去推理或者生成内容。比如你有个日志文件 app.log通过 Resources 就能让 LLM 直接看到里面的错误信息。面向“数据/文档”的只读资源抽象可以理解为受控的“文件 / 文档 / 记录”视图客户端可以枚举可用资源或按标识读取具体内容适用于暴露说明文档、配置、知识库条目等而不直接开放底层数据库或文件系统。PromptsPrompts 是 MCP 的“模板大师”提供预定义的交互模式或者推理指引。可以说它是 LLM 的“剧本”告诉它怎么开口、怎么思考。服务器定义好一堆 Prompt 模板比如“写个产品描述”或者“调试错误”客户端可以直接选一个填入参数然后丢给 LLM 执行。面向“提示/模板”的能力用于集中管理系统提示、角色设定、任务说明等支持变量占位符客户端在使用时填充具体内容多个应用可以复用同一套提示模板避免在各处复制粘贴提示词。三者的关系可以简单理解为Tools负责“做事”Resources负责“提供数据”Prompts负责“指导模型如何理解任务及如何使用前两者”。面试流程的类比示例以“技术面试流程”为例可以这样理解如果把模型当成一个“面试助理”那么Tools 像是它可以执行的一系列操作按钮安排面试时间调用日程系统给候选人和面试官找共同空档并创建日历事件更新候选人状态把候选人标记为“已初面 / 待终面 / 已发 Offer”等记录面试反馈把面试官的打分和评语写入招聘系统。Resources 像是它随时可以查阅的资料库候选人的简历、作品集、测评结果岗位 JD、团队介绍文档公司统一的面试流程和评估标准说明。Prompts 则像是给这位“面试助理”的工作手册和话术模板系统提示你是一名严谨的技术面试助理要根据岗位 JD 和面试标准帮助面试官做判断模板提示根据候选人表现用专业但礼貌的语气生成一份面试反馈邮件变量占位{候选人姓名}、{岗位名称}、{面试结果}等在使用时再填充。在这个类比下Tools 让助理“能真正动手做事”排期、更新系统Resources 让助理“心中有数”了解候选人和岗位、知道公司规则Prompts 让助理“说对话、按对的流程办事”用合适的风格和步骤执行面试相关任务。12. RAG 场景下常见的文档切分策略在spring_ai_alibaba-demo/src/main/java/com/zhoubyte/spring_ai_alibaba_demo/rag/RagChatClientController.java中使用的是TokenTextSplitter对输入文本进行切分并写入PgVectorStore。这里补充几种常见的文档切分方案方便在不同业务中进行选择。12.1 TokenTextSplitter 参数说明代码示例TokenTextSplittertokenTextSplitterTokenTextSplitter.builder().withChunkSize(50).withKeepSeparator(true).withMaxNumChunks(1024).withMinChunkLengthToEmbed(20).withMinChunkSizeChars(10).build();核心参数含义结合源码推断chunkSize每个分片的最大 token 数基于 jtokkit 进行编码控制单个 chunk 的上下文长度。minChunkSizeChars在选择切分位置时最小字符数阈值用来避免切得过碎比如刚好在换行符前切断。minChunkLengthToEmbed最终参与 embedding 的最小长度小于该长度的分片会被丢弃不入库减少噪声与向量数量。maxNumChunks单个输入允许生成的最大分片数防止一次性上传超长文档产生过多 chunk。keepSeparator是否保留换行符等分隔符保留有利于维持段落/格式信息不保留则更“干净”。优点以 token 为单位切分能更精确地控制接近模型上下文窗口比如 512、1024 tokens的尺寸。适合中英文混合文本不需要显式处理多语言的字符长度差异。搭配minChunkLengthToEmbed可以自动过滤过短噪声减少向量存储与检索开销。缺点需要依赖 tokenizerjtokkit实现复杂度高于简单字符分割。默认不会显式感知“语义边界”句子、段落、标题可能在中间切断语句。适用场景已经明确使用某个 LLM 的 token 限制如 4k/8k/32k希望严格控制 chunk 大小的通用 RAG 场景。知识库文本结构不算特别规整例如 FAQ、Chat 记录等更关心“上下文长度”而非完美的段落边界。12.2 其它常见文档切分方案概览下面几类方案是 RAG 项目里最常用的文档切分思路可以在 Spring AI 中通过自定义TextSplitter或自定义DocumentTransformer来实现在 LangChain4j 等框架中也有类似抽象。策略类型典型实现方式关键参数例子优点缺点推荐使用场景固定字符长度切分按 N 个字符一刀切或带少量重叠滑动窗口chunkSizeChars、chunkOverlapChars实现最简单、性能好不依赖 tokenizer 或语言特性容易把一句话或一个段落切开语义边界不友好小型 Demo、对语义要求不高的日志类文本句子/段落优先切分先按空行拆段落再按句号、问号、换行等拆句separators如[\n\n,.,。,?,]等、maxCharsPerChunk更贴近自然语言边界单个 chunk 语义完整度更高不同语言标点差异大规则维护成本高chunk 长度不均匀FAQ、说明文档、产品手册等结构化自然语言文档基于文档结构的层级切分利用 Markdown 标题、HTML 标签、PDF 目录等maxSectionDepth、maxSectionSize、mergeShortSections能保留标题-正文层次检索时更易关联到人类可读的章节需要针对不同格式写解析器实现和测试成本较高技术文档、API 文档、知识库 Wiki、规章制度类长文档基于语义/Embedding 的切分对连续文本滚动计算 embedding根据相似度切断similarityThreshold、windowSize、maxSegmentLength可以在语义“话题变化处”切分chunk 语义一致性最好计算成本最高需要两次 embedding实现复杂度也最高对答案质量极其敏感的高价值场景如法律条款、医学资料等一些实践经验如果只是做 RAG Demo 或内部小工具优先用TokenTextSplitter或简单“固定字符长度 小重叠”的方案即可。如果面向生产、且文档是 Markdown/手册类可以考虑“结构化层级切分标题/段落优先 Token 级限长”组合。如果业务对召回准确性要求非常高如法律、金融风控可尝试在关键文档上使用“语义切分”但要接受更高的计算和实现成本。