Spring AI为我们提供了提示词模板，允许我们通过一些模板，快速地动态生成提示词并发起提问。

人设设置功能来自于“提示词工程”的理论基础的。目前，提示工程已成为一个较新的学科，应用于开发和优化提示词（Prompt），帮助用户有效地将语言模型用于各种应用场景和研究领域。

上下文对话的作用就是让AI具有记忆力。

什么是流式对话？流失对话的核心就是流式传输，AI的响应数据是一点一点传过来的，不用等AI将文本全部生成出来了才传过来。一定程度上能够提高使用上的响应速度，给用户一个非常好的体验。

Chat API允许我们通过简单的配置快速地调用大语言模型以对用户的输入文本进行回复响应。

Spring AI是Spring生态中应用于人工智能领域的应用框架，它的目标是将Spring 生态系统的设计原则（如可移植性、模块化设计）应用于AI领域，并在AI领域中推广使用POJO（Plain Old Java Objects）作为应用的构建模块。

感谢一路有你们！

不知不觉我的博客已经运行了一年之久了，从最开始rjkfteam.top到现在的pgthinker.me，零零散散地写了一百多来篇的博客文章。

兴趣驱动的学习与开源精神

最近发起了一个关于大语言模型的开源项目-know-hub-ai。欢迎感兴趣的同学一起参与开发！