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内容提要
文章介绍了如何在Spring Petclinic中集成AI助手，使用RAG技术结合大型语言模型和实时数据检索，提升文本生成的准确性和相关性。通过向量存储进行语义搜索，找到兽医数据中的相关信息，并讨论了生成测试数据、优化启动速度和成本，以及实现相似性搜索和用户界面。Spring AI使开发者无需深厚数据科学知识即可将AI功能集成到Spring应用中。
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关键要点
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文章介绍了如何在Spring Petclinic中集成AI助手，使用RAG技术提升文本生成的准确性和相关性。
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RAG技术结合大型语言模型与实时数据检索，通过向量存储进行语义搜索。
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向量存储使用嵌入表示信息的数值形式，支持基于语义的高效相似性搜索。
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生成测试数据时，使用ChatGPT生成250个兽医的模拟数据，80%分配专业。
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选择Spring AI提供的SimpleVectorStore作为向量存储，适合256个兽医的小数据集。
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在应用启动时加载预嵌入的向量存储，以优化启动速度和降低成本。
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实现相似性搜索功能，允许根据兽医请求返回相关结果。
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使用Thymeleaf、JavaScript和CSS实现聊天机器人用户界面，确保可访问性。
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Spring AI使开发者无需深厚的数据科学知识即可将AI功能集成到Spring应用中。
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Spring AI简化了AI能力的集成，促进了智能数据驱动特性的快速构建。
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