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Feat claudecode skill (#408) * feat: 为项目生成完整的API文档和模块文档 - 新增Claude Code技能框架:http-generate、readme-generate、skill-creator - 为76个包含Web接口的模块生成.http文件,涵盖100+个Controller类 - 为46个缺少文档的模块生成README.md文件,包含完整的API文档和使用说明 - 更新CLAUDE.md文件,提供项目开发指导 - 新增task/module-generate.md文档,描述自动化文档生成任务 生成的文档特点: - HTTP文件:包含完整的REST API请求示例,支持IDE直接运行 - README文件:统一的中文文档格式,包含功能介绍、API文档、使用示例、技术实现等 - 提升项目文档完整性,降低开发者学习和使用门槛 🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.ai/claude-code) Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.5 <noreply@anthropic.com> * fix: 恢复被覆盖的重要README文件,整合原有技术文档与新生成API文档 ## 恢复的关键文档 ### RAG相关模块 - **rag-milvus-example**: 恢复Milvus向量数据库配置、Docker部署、集合加载步骤 - **rag-elasticsearch-example**: 恢复Local/Cloud RAG流程详解、Elasticsearch配置 - **rag-pgvector-example**: 恢复PostgreSQL+pgvector数据库创建脚本、HNSW索引配置 - **rag-openai-dashscope-pgvector-example**: 恢复MXY RAG Server架构、多模型集成 - **module-rag**: 恢复Spring AI Module RAG技术架构、Pre-Retrieval模块详解 ### 基础模块 - **helloworld**: 恢复完整的入门示例,包含环境配置、快速开始指南 ## 恢复的重要内容 ### 技术实现细节 - 详细的数据库配置和SQL脚本 - Docker Compose部署指南 - 向量索引创建和优化配置 - RAG流程的完整技术说明 ### 配置和部署 - application.yml完整配置示例 - 环境变量和依赖说明 - 性能优化建议 - 故障排查指南 ### API文档整合 - 保留新生成的标准化API文档格式 - 整合原有的curl命令示例 - 统一的接口说明和参数描述 ## 改进效果 ✅ **技术完整性**: 恢复了丢失的重要技术实现细节 ✅ **配置完整性**: 保留了完整的部署和配置说明 ✅ **文档一致性**: 统一了文档格式,同时保留了重要信息 ✅ **可用性提升**: 开发者可以获得完整的使用指南 ## 文件统计 - 恢复了6个重要的README文件 - 保留了原有的技术细节和配置说明 - 整合了新生成的API文档格式 - 新增readme-overwrite.md任务文档 🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.ai/claude-code) Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.5 <noreply@anthropic.com> * fix: doc * fix: doc --------- Co-authored-by: Claude Sonnet 4.5 <noreply@anthropic.com>5 个月前
Feat claudecode skill (#408) * feat: 为项目生成完整的API文档和模块文档 - 新增Claude Code技能框架:http-generate、readme-generate、skill-creator - 为76个包含Web接口的模块生成.http文件,涵盖100+个Controller类 - 为46个缺少文档的模块生成README.md文件,包含完整的API文档和使用说明 - 更新CLAUDE.md文件,提供项目开发指导 - 新增task/module-generate.md文档,描述自动化文档生成任务 生成的文档特点: - HTTP文件:包含完整的REST API请求示例,支持IDE直接运行 - README文件:统一的中文文档格式,包含功能介绍、API文档、使用示例、技术实现等 - 提升项目文档完整性,降低开发者学习和使用门槛 🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.ai/claude-code) Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.5 <noreply@anthropic.com> * fix: 恢复被覆盖的重要README文件,整合原有技术文档与新生成API文档 ## 恢复的关键文档 ### RAG相关模块 - **rag-milvus-example**: 恢复Milvus向量数据库配置、Docker部署、集合加载步骤 - **rag-elasticsearch-example**: 恢复Local/Cloud RAG流程详解、Elasticsearch配置 - **rag-pgvector-example**: 恢复PostgreSQL+pgvector数据库创建脚本、HNSW索引配置 - **rag-openai-dashscope-pgvector-example**: 恢复MXY RAG Server架构、多模型集成 - **module-rag**: 恢复Spring AI Module RAG技术架构、Pre-Retrieval模块详解 ### 基础模块 - **helloworld**: 恢复完整的入门示例,包含环境配置、快速开始指南 ## 恢复的重要内容 ### 技术实现细节 - 详细的数据库配置和SQL脚本 - Docker Compose部署指南 - 向量索引创建和优化配置 - RAG流程的完整技术说明 ### 配置和部署 - application.yml完整配置示例 - 环境变量和依赖说明 - 性能优化建议 - 故障排查指南 ### API文档整合 - 保留新生成的标准化API文档格式 - 整合原有的curl命令示例 - 统一的接口说明和参数描述 ## 改进效果 ✅ **技术完整性**: 恢复了丢失的重要技术实现细节 ✅ **配置完整性**: 保留了完整的部署和配置说明 ✅ **文档一致性**: 统一了文档格式,同时保留了重要信息 ✅ **可用性提升**: 开发者可以获得完整的使用指南 ## 文件统计 - 恢复了6个重要的README文件 - 保留了原有的技术细节和配置说明 - 整合了新生成的API文档格式 - 新增readme-overwrite.md任务文档 🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.ai/claude-code) Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.5 <noreply@anthropic.com> * fix: doc * fix: doc --------- Co-authored-by: Claude Sonnet 4.5 <noreply@anthropic.com>5 个月前
Feat claudecode skill (#408) * feat: 为项目生成完整的API文档和模块文档 - 新增Claude Code技能框架:http-generate、readme-generate、skill-creator - 为76个包含Web接口的模块生成.http文件,涵盖100+个Controller类 - 为46个缺少文档的模块生成README.md文件,包含完整的API文档和使用说明 - 更新CLAUDE.md文件,提供项目开发指导 - 新增task/module-generate.md文档,描述自动化文档生成任务 生成的文档特点: - HTTP文件:包含完整的REST API请求示例,支持IDE直接运行 - README文件:统一的中文文档格式,包含功能介绍、API文档、使用示例、技术实现等 - 提升项目文档完整性,降低开发者学习和使用门槛 🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.ai/claude-code) Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.5 <noreply@anthropic.com> * fix: 恢复被覆盖的重要README文件,整合原有技术文档与新生成API文档 ## 恢复的关键文档 ### RAG相关模块 - **rag-milvus-example**: 恢复Milvus向量数据库配置、Docker部署、集合加载步骤 - **rag-elasticsearch-example**: 恢复Local/Cloud RAG流程详解、Elasticsearch配置 - **rag-pgvector-example**: 恢复PostgreSQL+pgvector数据库创建脚本、HNSW索引配置 - **rag-openai-dashscope-pgvector-example**: 恢复MXY RAG Server架构、多模型集成 - **module-rag**: 恢复Spring AI Module RAG技术架构、Pre-Retrieval模块详解 ### 基础模块 - **helloworld**: 恢复完整的入门示例,包含环境配置、快速开始指南 ## 恢复的重要内容 ### 技术实现细节 - 详细的数据库配置和SQL脚本 - Docker Compose部署指南 - 向量索引创建和优化配置 - RAG流程的完整技术说明 ### 配置和部署 - application.yml完整配置示例 - 环境变量和依赖说明 - 性能优化建议 - 故障排查指南 ### API文档整合 - 保留新生成的标准化API文档格式 - 整合原有的curl命令示例 - 统一的接口说明和参数描述 ## 改进效果 ✅ **技术完整性**: 恢复了丢失的重要技术实现细节 ✅ **配置完整性**: 保留了完整的部署和配置说明 ✅ **文档一致性**: 统一了文档格式,同时保留了重要信息 ✅ **可用性提升**: 开发者可以获得完整的使用指南 ## 文件统计 - 恢复了6个重要的README文件 - 保留了原有的技术细节和配置说明 - 整合了新生成的API文档格式 - 新增readme-overwrite.md任务文档 🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.ai/claude-code) Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.5 <noreply@anthropic.com> * fix: doc * fix: doc --------- Co-authored-by: Claude Sonnet 4.5 <noreply@anthropic.com>5 个月前
bugfix: fixed issues such as mismatch between port numbers in .http files and .yml files, and some formatting problems. (#412) * bugfix:ensure the correct port number and formatting issues * bugfix:ensure the correct port number and formatting issues --------- Co-authored-by: maple <14118288+gao-shengkai525866@user.noreply.gitee.com>5 个月前
bugfix: fixed issues such as mismatch between port numbers in .http files and .yml files, and some formatting problems. (#412) * bugfix:ensure the correct port number and formatting issues * bugfix:ensure the correct port number and formatting issues --------- Co-authored-by: maple <14118288+gao-shengkai525866@user.noreply.gitee.com>5 个月前
bugfix: fixed issues such as mismatch between port numbers in .http files and .yml files, and some formatting problems. (#412) * bugfix:ensure the correct port number and formatting issues * bugfix:ensure the correct port number and formatting issues --------- Co-authored-by: maple <14118288+gao-shengkai525866@user.noreply.gitee.com>5 个月前
Feat claudecode skill (#408) * feat: 为项目生成完整的API文档和模块文档 - 新增Claude Code技能框架:http-generate、readme-generate、skill-creator - 为76个包含Web接口的模块生成.http文件,涵盖100+个Controller类 - 为46个缺少文档的模块生成README.md文件,包含完整的API文档和使用说明 - 更新CLAUDE.md文件,提供项目开发指导 - 新增task/module-generate.md文档,描述自动化文档生成任务 生成的文档特点: - HTTP文件:包含完整的REST API请求示例,支持IDE直接运行 - README文件:统一的中文文档格式,包含功能介绍、API文档、使用示例、技术实现等 - 提升项目文档完整性,降低开发者学习和使用门槛 🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.ai/claude-code) Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.5 <noreply@anthropic.com> * fix: 恢复被覆盖的重要README文件,整合原有技术文档与新生成API文档 ## 恢复的关键文档 ### RAG相关模块 - **rag-milvus-example**: 恢复Milvus向量数据库配置、Docker部署、集合加载步骤 - **rag-elasticsearch-example**: 恢复Local/Cloud RAG流程详解、Elasticsearch配置 - **rag-pgvector-example**: 恢复PostgreSQL+pgvector数据库创建脚本、HNSW索引配置 - **rag-openai-dashscope-pgvector-example**: 恢复MXY RAG Server架构、多模型集成 - **module-rag**: 恢复Spring AI Module RAG技术架构、Pre-Retrieval模块详解 ### 基础模块 - **helloworld**: 恢复完整的入门示例,包含环境配置、快速开始指南 ## 恢复的重要内容 ### 技术实现细节 - 详细的数据库配置和SQL脚本 - Docker Compose部署指南 - 向量索引创建和优化配置 - RAG流程的完整技术说明 ### 配置和部署 - application.yml完整配置示例 - 环境变量和依赖说明 - 性能优化建议 - 故障排查指南 ### API文档整合 - 保留新生成的标准化API文档格式 - 整合原有的curl命令示例 - 统一的接口说明和参数描述 ## 改进效果 ✅ **技术完整性**: 恢复了丢失的重要技术实现细节 ✅ **配置完整性**: 保留了完整的部署和配置说明 ✅ **文档一致性**: 统一了文档格式,同时保留了重要信息 ✅ **可用性提升**: 开发者可以获得完整的使用指南 ## 文件统计 - 恢复了6个重要的README文件 - 保留了原有的技术细节和配置说明 - 整合了新生成的API文档格式 - 新增readme-overwrite.md任务文档 🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.ai/claude-code) Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.5 <noreply@anthropic.com> * fix: doc * fix: doc --------- Co-authored-by: Claude Sonnet 4.5 <noreply@anthropic.com>5 个月前
Feat claudecode skill (#408) * feat: 为项目生成完整的API文档和模块文档 - 新增Claude Code技能框架:http-generate、readme-generate、skill-creator - 为76个包含Web接口的模块生成.http文件,涵盖100+个Controller类 - 为46个缺少文档的模块生成README.md文件,包含完整的API文档和使用说明 - 更新CLAUDE.md文件,提供项目开发指导 - 新增task/module-generate.md文档,描述自动化文档生成任务 生成的文档特点: - HTTP文件:包含完整的REST API请求示例,支持IDE直接运行 - README文件:统一的中文文档格式,包含功能介绍、API文档、使用示例、技术实现等 - 提升项目文档完整性,降低开发者学习和使用门槛 🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.ai/claude-code) Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.5 <noreply@anthropic.com> * fix: 恢复被覆盖的重要README文件,整合原有技术文档与新生成API文档 ## 恢复的关键文档 ### RAG相关模块 - **rag-milvus-example**: 恢复Milvus向量数据库配置、Docker部署、集合加载步骤 - **rag-elasticsearch-example**: 恢复Local/Cloud RAG流程详解、Elasticsearch配置 - **rag-pgvector-example**: 恢复PostgreSQL+pgvector数据库创建脚本、HNSW索引配置 - **rag-openai-dashscope-pgvector-example**: 恢复MXY RAG Server架构、多模型集成 - **module-rag**: 恢复Spring AI Module RAG技术架构、Pre-Retrieval模块详解 ### 基础模块 - **helloworld**: 恢复完整的入门示例,包含环境配置、快速开始指南 ## 恢复的重要内容 ### 技术实现细节 - 详细的数据库配置和SQL脚本 - Docker Compose部署指南 - 向量索引创建和优化配置 - RAG流程的完整技术说明 ### 配置和部署 - application.yml完整配置示例 - 环境变量和依赖说明 - 性能优化建议 - 故障排查指南 ### API文档整合 - 保留新生成的标准化API文档格式 - 整合原有的curl命令示例 - 统一的接口说明和参数描述 ## 改进效果 ✅ **技术完整性**: 恢复了丢失的重要技术实现细节 ✅ **配置完整性**: 保留了完整的部署和配置说明 ✅ **文档一致性**: 统一了文档格式,同时保留了重要信息 ✅ **可用性提升**: 开发者可以获得完整的使用指南 ## 文件统计 - 恢复了6个重要的README文件 - 保留了原有的技术细节和配置说明 - 整合了新生成的API文档格式 - 新增readme-overwrite.md任务文档 🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.ai/claude-code) Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.5 <noreply@anthropic.com> * fix: doc * fix: doc --------- Co-authored-by: Claude Sonnet 4.5 <noreply@anthropic.com>5 个月前
refactor: move spring-ai-alibaba-classification-grading-example module to spring-ai-alibaba-usecase-example 1 年前
README.md

Spring-Ai-Alibaba-Usecase-Example 模块

模块说明

用户场景化的 Example 项目。

接口文档

GameController 接口

1. chat 方法

接口路径: GET /ai/ai

功能描述: 提供 chat 相关功能

主要特性:

  • 基于 Spring Boot REST API 实现
  • 返回 JSON 格式响应
  • 支持 UTF-8 编码

使用场景:

  • AI 对话交互
  • 智能问答系统
  • API 集成测试

示例请求:

GET http://localhost:8080/ai/ai

2. chat 方法

接口路径: GET /aitext/html;charset=utf-8

功能描述: 提供 chat 相关功能

主要特性:

  • 基于 Spring Boot REST API 实现
  • 返回 JSON 格式响应
  • 支持 UTF-8 编码

使用场景:

  • AI 对话交互
  • 智能问答系统
  • API 集成测试

示例请求:

GET http://localhost:8080/aitext/html;charset=utf-8

ProcurementTestController 接口

1. testExamplePage 方法

接口路径: GET /procurement/test/example

功能描述: 测试爬取示例页面

主要特性:

  • 基于 Spring Boot REST API 实现
  • 返回 JSON 格式响应
  • 支持 UTF-8 编码

使用场景:

  • 数据处理和响应
  • API 集成测试

示例请求:

GET http://localhost:8080/procurement/test/example

2. healthCheck 方法

接口路径: GET /procurement/test/health

功能描述: 健康检查

主要特性:

  • 基于 Spring Boot REST API 实现
  • 返回 JSON 格式响应
  • 支持 UTF-8 编码

使用场景:

  • 数据处理和响应
  • API 集成测试

示例请求:

GET http://localhost:8080/procurement/test/health

3. getSystemInfo 方法

接口路径: GET /procurement/test/info

功能描述: 健康检查

主要特性:

  • 基于 Spring Boot REST API 实现
  • 返回 JSON 格式响应
  • 支持 UTF-8 编码

使用场景:

  • 数据处理和响应
  • API 集成测试

示例请求:

GET http://localhost:8080/procurement/test/info

ChatHistoryController 接口

1. getChatIds 方法

接口路径: GET /ai/history/ai/history

功能描述: 提供 getChatIds 相关功能

主要特性:

  • 基于 Spring Boot REST API 实现
  • 返回 JSON 格式响应
  • 支持 UTF-8 编码

使用场景:

  • AI 对话交互
  • 智能问答系统
  • API 集成测试

示例请求:

GET http://localhost:8080/ai/history/ai/history

2. getChatIds 方法

接口路径: GET /ai/history/{type}

功能描述: 提供 getChatIds 相关功能

主要特性:

  • 基于 Spring Boot REST API 实现
  • 返回 JSON 格式响应
  • 支持 UTF-8 编码

使用场景:

  • AI 对话交互
  • 智能问答系统
  • API 集成测试

示例请求:

GET http://localhost:8080/ai/history/{type}

3. getChatHistory 方法

接口路径: GET /ai/history/{type}/{chatId}

功能描述: 提供 getChatHistory 相关功能

主要特性:

  • 基于 Spring Boot REST API 实现
  • 返回 JSON 格式响应
  • 支持 UTF-8 编码

使用场景:

  • AI 对话交互
  • 智能问答系统
  • API 集成测试

示例请求:

GET http://localhost:8080/ai/history/{type}/{chatId}

ChatController 接口

1. chat 方法

接口路径: GET /ai/ai

功能描述: 提供 chat 相关功能

主要特性:

  • 基于 Spring Boot REST API 实现
  • 返回 JSON 格式响应
  • 支持 UTF-8 编码

使用场景:

  • AI 对话交互
  • 智能问答系统
  • API 集成测试

示例请求:

GET http://localhost:8080/ai/ai

2. chat 方法

接口路径: GET /aitext/html;charset=utf-8

功能描述: 提供 chat 相关功能

主要特性:

  • 基于 Spring Boot REST API 实现
  • 返回 JSON 格式响应
  • 支持 UTF-8 编码

使用场景:

  • AI 对话交互
  • 智能问答系统
  • API 集成测试

示例请求:

GET http://localhost:8080/aitext/html;charset=utf-8

PdfController 接口

1. chat 方法

接口路径: GET /ai/pdftext/html;charset=utf-8

功能描述: 提供 chat 相关功能

主要特性:

  • 基于 Spring Boot REST API 实现
  • 返回 JSON 格式响应
  • 支持 UTF-8 编码

使用场景:

  • AI 对话交互
  • 智能问答系统
  • API 集成测试

示例请求:

GET http://localhost:8080/ai/pdftext/html;charset=utf-8

2. uploadPdf 方法

接口路径: GET /ai/pdf/upload/{chatId}

功能描述: 文件上传

主要特性:

  • 基于 Spring Boot REST API 实现
  • 返回 JSON 格式响应
  • 支持 UTF-8 编码

使用场景:

  • 数据处理和响应
  • API 集成测试

示例请求:

GET http://localhost:8080/ai/pdf/upload/{chatId}

3. download 方法

接口路径: GET /ai/pdf/file/{chatId}

功能描述: 文件下载

主要特性:

  • 基于 Spring Boot REST API 实现
  • 返回 JSON 格式响应
  • 支持 UTF-8 编码

使用场景:

  • 数据处理和响应
  • API 集成测试

示例请求:

GET http://localhost:8080/ai/pdf/file/{chatId}

ProcurementController 接口

1. startCrawling 方法

接口路径: GET /procurement/crawl/start

功能描述: 启动爬虫任务

主要特性:

  • 基于 Spring Boot REST API 实现
  • 返回 JSON 格式响应
  • 支持 UTF-8 编码

使用场景:

  • 数据处理和响应
  • API 集成测试

示例请求:

GET http://localhost:8080/procurement/crawl/start

2. crawlSinglePage 方法

接口路径: GET /procurement/crawl/single

功能描述: 爬取单个页面

主要特性:

  • 基于 Spring Boot REST API 实现
  • 返回 JSON 格式响应
  • 支持 UTF-8 编码

使用场景:

  • 数据处理和响应
  • API 集成测试

示例请求:

GET http://localhost:8080/procurement/crawl/single

3. getAllProjects 方法

接口路径: GET /procurement/projects

功能描述: 查询所有采购项目

主要特性:

  • 基于 Spring Boot REST API 实现
  • 返回 JSON 格式响应
  • 支持 UTF-8 编码

使用场景:

  • 数据处理和响应
  • API 集成测试

示例请求:

GET http://localhost:8080/procurement/projects

4. getProjectById 方法

接口路径: GET /procurement/projects/{id}

功能描述: 根据ID查询采购项目详情

主要特性:

  • 基于 Spring Boot REST API 实现
  • 返回 JSON 格式响应
  • 支持 UTF-8 编码

使用场景:

  • 数据处理和响应
  • API 集成测试

示例请求:

GET http://localhost:8080/procurement/projects/{id}

5. searchProjects 方法

接口路径: GET /procurement/projects/search

功能描述: 根据关键词搜索项目

主要特性:

  • 基于 Spring Boot REST API 实现
  • 返回 JSON 格式响应
  • 支持 UTF-8 编码

使用场景:

  • 信息检索
  • 知识查询
  • API 集成测试

示例请求:

GET http://localhost:8080/procurement/projects/search

6. getProjectsByBudget 方法

接口路径: GET /procurement/projects/budget

功能描述: 根据预算范围查询项目

主要特性:

  • 基于 Spring Boot REST API 实现
  • 返回 JSON 格式响应
  • 支持 UTF-8 编码

使用场景:

  • 数据处理和响应
  • API 集成测试

示例请求:

GET http://localhost:8080/procurement/projects/budget

7. getRecentProjects 方法

接口路径: GET /procurement/projects/recent

功能描述: 查询最近的项目

主要特性:

  • 基于 Spring Boot REST API 实现
  • 返回 JSON 格式响应
  • 支持 UTF-8 编码

使用场景:

  • 数据处理和响应
  • API 集成测试

示例请求:

GET http://localhost:8080/procurement/projects/recent

8. getAllOrganizations 方法

接口路径: GET /procurement/organizations

功能描述: 查询所有采购单位

主要特性:

  • 基于 Spring Boot REST API 实现
  • 返回 JSON 格式响应
  • 支持 UTF-8 编码

使用场景:

  • 数据处理和响应
  • API 集成测试

示例请求:

GET http://localhost:8080/procurement/organizations

9. getProjectsByOrganization 方法

接口路径: GET /procurement/organizations/{name}/projects

功能描述: 根据采购单位查询项目

主要特性:

  • 基于 Spring Boot REST API 实现
  • 返回 JSON 格式响应
  • 支持 UTF-8 编码

使用场景:

  • 数据处理和响应
  • API 集成测试

示例请求:

GET http://localhost:8080/procurement/organizations/{name}/projects

10. analyzeProject 方法

接口路径: GET /procurement/analyze

功能描述: AI分析项目内容

主要特性:

  • 基于 Spring Boot REST API 实现
  • 返回 JSON 格式响应
  • 支持 UTF-8 编码

使用场景:

  • 数据处理和响应
  • API 集成测试

示例请求:

GET http://localhost:8080/procurement/analyze

11. getTrends 方法

接口路径: GET /procurement/trends

功能描述: 获取采购趋势分析

主要特性:

  • 基于 Spring Boot REST API 实现
  • 返回 JSON 格式响应
  • 支持 UTF-8 编码

使用场景:

  • 数据处理和响应
  • API 集成测试

示例请求:

GET http://localhost:8080/procurement/trends

CustomerServiceController 接口

1. service 方法

接口路径: GET /ai/ai

功能描述: 提供 service 相关功能

主要特性:

  • 基于 Spring Boot REST API 实现
  • 返回 JSON 格式响应
  • 支持 UTF-8 编码

使用场景:

  • 数据处理和响应
  • API 集成测试

示例请求:

GET http://localhost:8080/ai/ai

2. service 方法

接口路径: GET /aitext/html;charset=utf-8

功能描述: 提供 service 相关功能

主要特性:

  • 基于 Spring Boot REST API 实现
  • 返回 JSON 格式响应
  • 支持 UTF-8 编码

使用场景:

  • 数据处理和响应
  • API 集成测试

示例请求:

GET http://localhost:8080/aitext/html;charset=utf-8

MultiModelChatController 接口

1. streamChat 方法

接口路径: GET /stream/chat

功能描述: Streams responses from two large models simultaneously using Server-Sent Events (SSE).

主要特性:

  • 基于 Spring Boot REST API 实现
  • 返回 JSON 格式响应
  • 支持 UTF-8 编码

使用场景:

  • AI 对话交互
  • 智能问答系统
  • API 集成测试

示例请求:

GET http://localhost:8080/stream/chat

SummaryController 接口

1. summarize 方法

接口路径: GET /text/plain

功能描述: 提供 summarize 相关功能

主要特性:

  • 基于 Spring Boot REST API 实现
  • 返回 JSON 格式响应
  • 支持 UTF-8 编码

使用场景:

  • 数据处理和响应
  • API 集成测试

示例请求:

GET http://localhost:8080/text/plain

ClassificationController 接口

1. getPromptWithFewShotsHistory 方法

接口路径: GET /classify

功能描述: 提供 getPromptWithFewShotsHistory 相关功能

主要特性:

  • 基于 Spring Boot REST API 实现
  • 返回 JSON 格式响应
  • 支持 UTF-8 编码

使用场景:

  • 数据处理和响应
  • API 集成测试

示例请求:

GET http://localhost:8080/classify

ClassificationController 接口

1. chat 方法

接口路径: GET /api/classify/chat/field

功能描述: 查询字段的分类分级信息(流式返回)

主要特性:

  • 基于 Spring Boot REST API 实现
  • 返回 JSON 格式响应
  • 支持 UTF-8 编码

使用场景:

  • AI 对话交互
  • 智能问答系统
  • API 集成测试

示例请求:

GET http://localhost:8080/api/classify/chat/field

TranslateController 接口

1. translateFile 方法

接口路径: GET /api/translate/file

功能描述: 提供 translateFile 相关功能

主要特性:

  • 基于 Spring Boot REST API 实现
  • 返回 JSON 格式响应
  • 支持 UTF-8 编码

使用场景:

  • 数据处理和响应
  • API 集成测试

示例请求:

GET http://localhost:8080/api/translate/file

DashScopeTranslateController 接口

1. simpleTranslation 方法

接口路径: GET /api/dashscope/translate/simple

功能描述: 基础翻译服务

主要特性:

  • 基于 Spring Boot REST API 实现
  • 返回 JSON 格式响应
  • 支持 UTF-8 编码

使用场景:

  • 数据处理和响应
  • API 集成测试

示例请求:

GET http://localhost:8080/api/dashscope/translate/simple

2. streamTranslation 方法

接口路径: GET /api/dashscope/translate/stream

功能描述: 流式翻译服务

主要特性:

  • 基于 Spring Boot REST API 实现
  • 返回 JSON 格式响应
  • 支持 UTF-8 编码

使用场景:

  • 数据处理和响应
  • API 集成测试

示例请求:

GET http://localhost:8080/api/dashscope/translate/stream

3. customTranslation 方法

接口路径: GET /api/dashscope/translate/custom

功能描述: 使用自定义配置的翻译服务

主要特性:

  • 基于 Spring Boot REST API 实现
  • 返回 JSON 格式响应
  • 支持 UTF-8 编码

使用场景:

  • 数据处理和响应
  • API 集成测试

示例请求:

GET http://localhost:8080/api/dashscope/translate/custom

4. translateMarkdownFile 方法

接口路径: GET /api/dashscope/translate/markdown-file

功能描述: Markdown文件翻译服务

主要特性:

  • 基于 Spring Boot REST API 实现
  • 返回 JSON 格式响应
  • 支持 UTF-8 编码

使用场景:

  • 数据处理和响应
  • API 集成测试

示例请求:

GET http://localhost:8080/api/dashscope/translate/markdown-file

SQLController 接口

1. sql 方法

接口路径: GET /sql

功能描述: 提供 sql 相关功能

主要特性:

  • 基于 Spring Boot REST API 实现
  • 返回 JSON 格式响应
  • 支持 UTF-8 编码

使用场景:

  • 数据处理和响应
  • API 集成测试

示例请求:

GET http://localhost:8080/sql

技术实现

核心组件

  • Spring Boot: 应用框架
  • Spring AI Alibaba: AI 功能集成
  • REST Controller: HTTP 接口处理

配置要点

  • 需要配置 AI_DASHSCOPE_API_KEY 环境变量
  • 默认端口:8080
  • 默认上下文路径:/basic

测试指导

使用 curl 测试

# chat 接口测试
curl "http://localhost:8080/ai/ai"
# testExamplePage 接口测试
curl "http://localhost:8080/procurement/test/example"

注意事项

  1. 环境变量: 确保 AI_DASHSCOPE_API_KEY 已正确设置
  2. 网络连接: 需要能够访问阿里云 DashScope 服务
  3. 字符编码: 所有响应使用 UTF-8 编码,支持中文内容
  4. 端口配置: 确保端口 8080 未被占用

此 README.md 由自动化工具生成于 2025-12-09 23:30:06