基于 Spring AI Alibaba 的智能专家系统演示¶

本项目演示了如何利用 Spring AI Alibaba 构建一个 AI 驱动的智能专家系统，具备以下核心能力：

• 知识检索增强（RAG）：系统可访问条款与条件等知识库，结合大模型实现智能问答。
• 工具调用（Function Calling）：AI 可调用后端 Java 方法，完成实际业务操作。
• 自然语言交互：通过大语言模型（LLM）与用户进行自然对话。

一、环境要求¶

• Java 17 及以上
• 配置 Dashscope API Key 到环境变量：AI_DASHSCOPE_API_KEY

二、快速启动¶

1. 依赖引入¶

在 pom.xml 中添加 Spring AI Alibaba Boot Starter 依赖：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-alibaba-starter</artifactId>
    <version>1.0.0-M8.1</version>
</dependency>

2. 配置 DashScope¶

在 application.properties 中添加如下配置：

spring.ai.dashscope.api-key=${AI_DASHSCOPE_API_KEY}
spring.ai.dashscope.chat.options.model=qwen-max

3. 启动应用¶

• 在 IDE 中运行 Application.java
• 或者在命令行执行：

mvn spring-boot:run

三、打包与部署¶

1. 构建 Jar 包¶

./mvnw clean package

2. 运行 Jar 包¶

java -jar ./target/playground-flight-booking-0.0.1-SNAPSHOT.jar

四、前端构建¶

如需前端资源更新，执行：

mvn clean compile -Pbuild-frontend

构建完成后，可在 localhost:9000 访问体验。

五、总结¶

本项目通过 Spring AI Alibaba 框架，结合 RAG、Function Calling 等技术，打造了一个可扩展、可交互的 AI 智能专家系统。无论是企业智能客服、知识问答，还是自动化业务处理，都能快速落地。欢迎体验与交流！