
从零搭建 AI 知识库系统(五):Agent 装配与整仓升级踩坑
最后一篇,讲知识库 Agent 的设计,以及为了用上它而做的一次整仓升级——那次升级里踩到的两个坑,比 Agent 本身更值得记录。 一、依赖与装配 <!-- Spring AI Alibaba Agent(ReactAgent 多跳推理) -->

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import com.alibaba.cloud.ai.graph.CompileConfig; import com.alibaba.cloud.ai.graph.CompiledGraph; import com.alibaba.clo

这个系统是对外多租户 SaaS,所以有两条不能破的红线:数据不能串租户,以及成本不能失控。前者是安全事故,后者是经营事故。 一、租户隔离靠拦截器,但有两处它管不到 先看配置: platform: tenant: data-isolation: enabled:

使用长期内存跨对话存储用户特定或应用程序特定的数据。 Spring AI Alibaba 借助 Store 组件来实现记忆的写入或读取管理。Store 是一个抽象接口,可以有不同的实现(如 MemoryStore、RedisStore 等)

这一篇实现两个「体验层」的东西:怎么让答案可核查,以及怎么让它一个字一个字地流出来。前者关乎信任,后者关乎体感,但实现起来都有不少细节。 一、系统提示词:五条规则 RAG 系统最大的信任危机是编造——模型把不存在的条款、数字、流程说得煞有介事。这比"答不出来"

AI 应用程序需要支持在同一轮会话的多条消息间共享上下文,或者在不同的会话场景先共享上下文。在 Spring AI Alibaba Graph 中,您可以添加两种类型的内存: 添加短期内存作为智能体状态的一部分,支持与智能体进行多轮聊天对话

会话支持对多个不同运行进行检查点,这对于多租户聊天应用程序和其他需要维护独立状态的场景至关重要。会话是分配给 checkpointer 保存的一系列检查点的唯一 ID。使用 checkpointer 时,必须在运行图时指定 thread_i

这一篇实现从「切片入库」到「双路召回融合」的完整链路。核心是一个容易被忽略的设计:为什么必须保留关键词召回。 一、切片入库 @Override @Transactional(rollbackFor = Exception.class) public void

在图执行期间,状态需要被序列化(主要用于克隆目的),同时也为跨不同执行持久化状态提供能力。Spring AI Alibaba 目前提供了 Jackson、JDK 两种序列化策略实现。默认使用 Jackson 实现。 在序列化过程中,重点关注

Spring AI Alibaba Graph 将智能体工作流建模为图。您可以使用三个关键组件来定义智能体的行为: State:共享的数据结构,表示应用程序的当前快照。它由 OverAllState 对象表示。Nodes:一个函数式接口 (
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我要看文章
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这个内容实在是太精彩啦
重庆市 · IP 123.147.232.*