a44aa163创建于 2025年12月11日历史提交
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chore: add license and newline 7 个月前
feat: update filename (#12) 1 年前
feat: Upgrade Spring AI to 1.1.0. Upgrade Spring AI Alibaba to 1.1.0.0-M5. (#402) feat: Upgrade Spring AI to 1.1.0. Upgrade Spring AI Alibaba to 1.1.0.0-M5.6 个月前
style: Unify API KEY var names & fix typo 9 个月前
fix AssistantController param error 1 年前
chore: add license and newline 7 个月前
fix AssistantController param error 1 年前
fix AssistantController param error 1 年前
fix AssistantController param error 1 年前
fix AssistantController param error 1 年前
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: adapt spring ai alibaba rc version Signed-off-by: gaoyonglong <> 1 年前
README.md

AI powered expert system demo

This app shows how you can use Spring AI Alibaba to build an AI-powered system that:

  • Has access to terms and conditions (retrieval augmented generation, RAG)
  • Can access tools (Java methods) to perform actions (Function Calling)
  • Uses an LLM to interact with the user

spring-ai-alibaba-flight-booking

Requirements

  • Java 17+
  • Dashscope API key in AI_DASHSCOPE_API_KEY environment variable

Running

Run the app by running Application.java in your IDE or mvn spring-boot:run in the command line.

Add to the POM the Spring AI Alibaba boot starter:

<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-alibaba-starter-dashscope</artifactId>
    <version>1.0.0.1</version>
</dependency>

Add the DashScope configuration to the application.properties:

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

Build Jar

./mvnw clean package
java -jar ./target/playground-flight-booking-0.0.1-SNAPSHOT.jar

Build Frontend (as needed)

Run the following command to build frontend, this is only necessary when you made changes to frontend.

mvn clean compile -Pbuild-frontend

Then explore in localhost:9000