Oded 在 Broadcom 旗下的 Tanzu 擔任首席解決方案架構師和 Spring 倡導者，負責傳播雲原生開發、雲原生平臺和應用轉型的理念。他的背景包括使用 Spring、Cloud Foundry 和 Kubernetes 設計大規模雲原生專案。
作為一名探索生成式 AI 世界的 Java 開發者，你可能已經瞭解一些聲稱能讓 AI 整合變得簡單的框架。我相信 Spring AI 脫穎而出，成為自然而然的選擇，特別是對於已經在 Spring 生態系統中工作的開發者而言。Spring AI 建立在與 Spring Boot 和 Spring Data 相同的基礎之上，它使 為你的應用程式新增 AI 功能 變得無縫且直觀，而無需你學習一套全新的正規化。
在本系列部落格的第一部分中，我們探討了將 Spring AI 與大型語言模型整合的基礎知識。我們逐步構建了一個自定義 ChatClient，利用函式呼叫進行動態互動，並完善了提示以適應 Spring Petclinic 的用例。最終，我們擁有了一個功能齊全的 AI 助手，能夠理解和處理與我們的獸醫診所領域相關的請求。
現在，在第二部分中，我們將透過探索檢索增強生成（RAG）更進一步，這項技術使我們能夠處理無法適應…
在這兩部分的部落格文章中，我將討論我對 Spring Petclinic 所做的修改，以整合一個 AI 助手，允許使用者使用自然語言與應用程式互動。
Spring Petclinic 是 Spring 生態系統中的主要參考應用程式。根據 GitHub 的資料，該倉庫於 2013 年 1 月 9 日建立。自那時起，它已成為使用 Spring Boot 編寫簡單、對開發者友好的程式碼的典範應用。截至本文撰寫之時，它已獲得超過 7,600 顆星和 23,000 個分叉。
該應用程式…
