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使用 Spring AI 打造企業 RAG知識庫 凱文大叔(蔡承凱)

產品編號:9786267757710
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出版商:深智
出版日期:2026-01-19
語言:繁體中文
頁數:728
ISBN-13:
9786267757710

【內容】
本書以扎實的 Spring Boot/MVC/API 基礎為基石,

帶您精通 Spring AI 的核心組件,

最終具備開發企業級 AI 應用程式的能力



★ 從 Spring Boot 基礎教起,建立堅實的企業級開發能力

★ 精通 RESTful API 設計,打造穩健的生產級後端系統

★ 掌握多模態處理、語音合成,擴展智能應用邊界

★ 由 API 串接 AI,為模型賦予 Function Calling 行動力

★ 實戰企業級 RAG 知識庫,讓 AI 讀懂你的私有文件

★ 提供17個實作範例,涵蓋最新的MCP開發



【核心基礎】奠定企業級 AI 應用開發基石

• 穩固開發基礎:深入解析 Spring Boot 自動配置、三層架構,以及 RESTful API 開發

• 必備觀念與實踐:掌握依賴注入、Validation、全域錯誤處理、安全配置 API Key 的方法

• 掌握 Spring AI 核心價值:專注於解決將 企業數據、API 與 AI 無縫串聯 的根本挑戰

• 統一 API 介面:透過 ChatClient,輕鬆整合多種主流 AI 模型



【AI 實戰】建構高智能對話與多模態能力

• RAG 知識庫核心:實作RAG系統,從而解決資料過時或幻覺 問題

• 賦予 AI 行動能力:透過 Function Calling突破AI限制,讓模型能調用外部 API 獲取即時數據、執行業務操作

• 記憶與上下文管理:建立 ChatMemory 系統,實現對話歷史的 短期記憶 和跨會話的 長期記憶

• 多模態功能集成:實現圖片、語音、影片分析及生成等功能

•結構化輸出保證:讓 AI 回應自動轉換為 類型安全 的 Java 物件,便於系統整合與數據處理



【企業部署與優化】打造生產就緒的 AI 平台

• 數據品質保證:深入了解 ETL的 文本清理、智能分塊 和 元資料增強 等技術

• Advanced RAG:學習 Embedding、Re-ranking排序優化,將檢索準確率提升至 90% 以上

• MCP協議擴展:掌握MCP,這是標準AI工具接口,可輕鬆整合外部服務

•生產部署與監控:進行效能監控與成本追蹤

【本書適合】

◎Java 開發者: 熟悉 Spring Boot 或 Spring Framework,希望快速進入 AI 應用開發領域

◎企業架構師與技術主管: 負責設計穩定、高效能、可擴展的 企業級 AI 平台 和 RAG 知識庫

◎數據工程師與後端工程師: 需要將 LLM、向量資料庫和企業數據進行深度整合,並重視系統穩定性

◎學生與轉職者: 渴望打下紮實的企業級後端(Spring Boot)與 AI 工程基礎,未來走向數據分析或 AI 工程領域

鑑於 Spring 框架在眾多企業核心業務系統中具有深厚的根基,Spring AI 的核心價值在於解決將 企業數據、API 與 AI 無縫串聯 的根本挑戰,是企業級 Java AI 開發的首選

【目錄】
►第 1 章 Spring Boot 基礎

►第 2 章 Spring MVC 與 API 開發

►第 3 章 生產級 API 開發實踐

►第 4 章 Spring AI 的誕生與核心價值

►第 5 章 Spring AI 進階功能

►第 6 章 AI 記憶與知識管理

►第 7 章 RAG 系統建構與企業知識庫整合

►第 8 章 Advanced RAG 技術與優化

►第 9 章 MCP 協議整合與工具開發

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