截止到目前为止，我们所有的体验的还仅限于聊天模型，一问一答，且都是基于文本的交互方式；现在主流的模型的应用场景，涉及图像识别、图像生成、图像检索、图像处理等等，SpringAI也提供了相应的模型接口，方便开发者进行图像模型应用的开发

接下来我们通过一个实例，来看一下在SpringAI中，如何接入图像模型

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SpringAI通过Advisor API为拦截、修改、增强Spring应用中的AI交互提供了灵活且强大的能力支撑

核心优势在于：封装可复用的生成式AI模式、转换与大语言模型（LLM）交互的数据、实现跨模型与用例的可移植性。

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SpringAI中，ChatModel作为与大模型交互的具体实现，更上一层的应用推荐则是使用ChatClient，特别是在结构化输出、多轮对话的场景，ChatClient提供了更方便的调用方式

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上面一篇 实现一个简单的McpServer 带大家构建了一个自己的McpServer，其功能非常简单，接下来我们尝试逐步进行补全，我们下来看一下，如何给其加上权限管控，避免服务被白嫖

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MCP可以说是25年最火的协议来了，MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是由 Anthropic 公司于 2024 年底开源的标准化通信协议，旨在解决大模型与外部工具、数据源之间的碎片化集成问题，被誉为 “AI 领域的 USB-C 接口”。

其核心作用是通过统一的协议规范，让大模型（如 Claude、GPT-4、LLaMA 等）能够安全、高效地连接任意工具和数据，而无需为每个系统单独开发适配代码

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我们知道大模型是基于一系列数据进行训练的，且每次训练的成本很高；那么大模型是怎么样表现得十八般武艺样样精通的呢？

function calling就是设计出来给大模型当外挂的瑞士工具包，通过给大模型设计一个与外部工具进行交互的方式，来扩展大模型在训练时缺失或者不够与时俱进的能力

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SpringAI已经集成了很多主流大模型的交互，封装成starter供我们直接使用；比如前面几篇的demo使用的智普大模型，就是直接利用spring-ai-starter-model-zhipuai来进行大模型的交互

但总有例外，比如星火的免费模型Spark Lite(非免费的也没有😂)，在官方的教程中我们就没有找到可以直接使用的starter

接下来我们看一下，基于SpringAI，如果我们要接入一个自定义的大模型，可以怎么处理

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通常情况下，在我们不显示要求大模型返回什么样的数据结构时，大模型返回的大多不是结构化的数据；对于上层的业务开发来说，将大模型返回的关键信息映射为结构化的数据模型是一个非常难受的事情

SpringAI提供了一系列的返回结果结构化转换器来实现上面的痛点；接下来我们来具体看一下，可以怎么处理返回结果

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大模型本身是无状态的，即你每次和它聊天，对它而言都是一轮全新的对话。但是，这个和我们实际体验大模型产品时，似乎不一样，在聊天的过程中，大模型明显是知道我们之前的问答内容、并可以基于之前的问答进行多伦的沟通，那这是怎么实现的呢？

具体实现的原理也很简单，你和大模型的对话时，会将你们之前的对话内容也一并传给大模型，即：对于大模型而言，你的一次新的对话，它实际上把你们之前的所有对话都过了一遍；更专业一点的说法是你们的对话
是基于一个上下文，这个上下文会包含你之前和模型交互的所有内容。

若希望实现多轮对话，则每次和模型进行对话时，需要将之前和模型交互的所有内容都传递给模型，这样模型才能基于这些内容进行多轮的沟通。

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上一篇文章快速带大家基于SpringAi创建了一个调用大模型的示例工程，接下来我们将进入一些大模型交互的细节，这里主要介绍如何使用提示词，以使大模型的输出更加符合我们的需求

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下面介绍一下，如何快速借助官方的启动方式进行快速搭建一个用于体验SpringAI的示例工程

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前面介绍的几篇是消息广播，所有在群组内的小伙伴都可以收到消息；那么如果后台只想给某个用户私发消息，可以怎么实现呢？

本文将主要介绍服务端如何给客户端发送消息

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