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概述​

随着 LLM（大语言模型）基础技术的不断成熟和应用领域的广泛挖掘，越来越多的企业和开发者开始将 LLM 技术集成到自己的互联网服务架构中，市场上涌现出了一大批基于 LLM 技术搭建的爆款应用。Python 语言受益于其丰富的框架和社区生态，成为了众多开发者搭建这些 AI 应用时的第一选择。但随着 AI 应用架构日益成熟，吞吐量、访问性能、可扩展性、微服务生态等重要指标也成为众多开发者和运维人员关注的焦点。恰好，经历了互联网时代考验的 Java 语言在这些方面已经有了很成熟的解决方案和生态。那么，使用 Java 语言能否也像 Python 一样快速搭建出来 AI 应用呢？

RAG 应用架构概述​

核心组件​

• Spring AI：Spring 生态的 Java AI 开发框架，提供统一 API 接入大模型、向量数据库等 AI 基础设施。
• Ollama：本地大模型运行引擎（类似于 Docker），支持快速部署开源模型。
• Spring AI Alibaba：对 Spring AI 的增强，集成 DashScope 模型平台。
• Elasticsearch：向量数据库，存储文本向量化数据，支撑语义检索。