[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-spring-ai-community--awesome-spring-ai":3,"tool-spring-ai-community--awesome-spring-ai":61},[4,18,26,36,44,53],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":17},4358,"openclaw","openclaw\u002Fopenclaw","OpenClaw 是一款专为个人打造的本地化 AI 助手，旨在让你在自己的设备上拥有完全可控的智能伙伴。它打破了传统 AI 助手局限于特定网页或应用的束缚，能够直接接入你日常使用的各类通讯渠道，包括微信、WhatsApp、Telegram、Discord、iMessage 等数十种平台。无论你在哪个聊天软件中发送消息，OpenClaw 都能即时响应，甚至支持在 macOS、iOS 和 Android 设备上进行语音交互，并提供实时的画布渲染功能供你操控。\n\n这款工具主要解决了用户对数据隐私、响应速度以及“始终在线”体验的需求。通过将 AI 部署在本地，用户无需依赖云端服务即可享受快速、私密的智能辅助，真正实现了“你的数据，你做主”。其独特的技术亮点在于强大的网关架构，将控制平面与核心助手分离，确保跨平台通信的流畅性与扩展性。\n\nOpenClaw 非常适合希望构建个性化工作流的技术爱好者、开发者，以及注重隐私保护且不愿被单一生态绑定的普通用户。只要具备基础的终端操作能力（支持 macOS、Linux 及 Windows WSL2），即可通过简单的命令行引导完成部署。如果你渴望拥有一个懂你",349277,3,"2026-04-06T06:32:30",[13,14,15,16],"Agent","开发框架","图像","数据工具","ready",{"id":19,"name":20,"github_repo":21,"description_zh":22,"stars":23,"difficulty_score":10,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":17},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,"2026-04-05T11:01:52",[14,15,13],{"id":27,"name":28,"github_repo":29,"description_zh":30,"stars":31,"difficulty_score":32,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":17},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",143909,2,"2026-04-07T11:33:18",[14,13,35],"语言模型",{"id":37,"name":38,"github_repo":39,"description_zh":40,"stars":41,"difficulty_score":32,"last_commit_at":42,"category_tags":43,"status":17},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",107888,"2026-04-06T11:32:50",[14,15,13],{"id":45,"name":46,"github_repo":47,"description_zh":48,"stars":49,"difficulty_score":32,"last_commit_at":50,"category_tags":51,"status":17},4721,"markitdown","microsoft\u002Fmarkitdown","MarkItDown 是一款由微软 AutoGen 团队打造的轻量级 Python 工具，专为将各类文件高效转换为 Markdown 格式而设计。它支持 PDF、Word、Excel、PPT、图片（含 OCR）、音频（含语音转录）、HTML 乃至 YouTube 链接等多种格式的解析，能够精准提取文档中的标题、列表、表格和链接等关键结构信息。\n\n在人工智能应用日益普及的今天，大语言模型（LLM）虽擅长处理文本，却难以直接读取复杂的二进制办公文档。MarkItDown 恰好解决了这一痛点，它将非结构化或半结构化的文件转化为模型“原生理解”且 Token 效率极高的 Markdown 格式，成为连接本地文件与 AI 分析 pipeline 的理想桥梁。此外，它还提供了 MCP（模型上下文协议）服务器，可无缝集成到 Claude Desktop 等 LLM 应用中。\n\n这款工具特别适合开发者、数据科学家及 AI 研究人员使用，尤其是那些需要构建文档检索增强生成（RAG）系统、进行批量文本分析或希望让 AI 助手直接“阅读”本地文件的用户。虽然生成的内容也具备一定可读性，但其核心优势在于为机器",93400,"2026-04-06T19:52:38",[52,14],"插件",{"id":54,"name":55,"github_repo":56,"description_zh":57,"stars":58,"difficulty_score":10,"last_commit_at":59,"category_tags":60,"status":17},4487,"LLMs-from-scratch","rasbt\u002FLLMs-from-scratch","LLMs-from-scratch 是一个基于 PyTorch 的开源教育项目，旨在引导用户从零开始一步步构建一个类似 ChatGPT 的大型语言模型（LLM）。它不仅是同名技术著作的官方代码库，更提供了一套完整的实践方案，涵盖模型开发、预训练及微调的全过程。\n\n该项目主要解决了大模型领域“黑盒化”的学习痛点。许多开发者虽能调用现成模型，却难以深入理解其内部架构与训练机制。通过亲手编写每一行核心代码，用户能够透彻掌握 Transformer 架构、注意力机制等关键原理，从而真正理解大模型是如何“思考”的。此外，项目还包含了加载大型预训练权重进行微调的代码，帮助用户将理论知识延伸至实际应用。\n\nLLMs-from-scratch 特别适合希望深入底层原理的 AI 开发者、研究人员以及计算机专业的学生。对于不满足于仅使用 API，而是渴望探究模型构建细节的技术人员而言，这是极佳的学习资源。其独特的技术亮点在于“循序渐进”的教学设计：将复杂的系统工程拆解为清晰的步骤，配合详细的图表与示例，让构建一个虽小但功能完备的大模型变得触手可及。无论你是想夯实理论基础，还是为未来研发更大规模的模型做准备",90106,"2026-04-06T11:19:32",[35,15,13,14],{"id":62,"github_repo":63,"name":64,"description_en":65,"description_zh":66,"ai_summary_zh":66,"readme_en":67,"readme_zh":68,"quickstart_zh":69,"use_case_zh":70,"hero_image_url":71,"owner_login":72,"owner_name":73,"owner_avatar_url":74,"owner_bio":75,"owner_company":76,"owner_location":76,"owner_email":76,"owner_twitter":77,"owner_website":78,"owner_url":79,"languages":76,"stars":80,"forks":81,"last_commit_at":82,"license":83,"difficulty_score":32,"env_os":84,"env_gpu":84,"env_ram":84,"env_deps":85,"category_tags":92,"github_topics":93,"view_count":32,"oss_zip_url":76,"oss_zip_packed_at":76,"status":17,"created_at":95,"updated_at":96,"faqs":97,"releases":98},5139,"spring-ai-community\u002Fawesome-spring-ai","awesome-spring-ai","A curated list of awesome resources, tools, tutorials, and projects for building generative AI applications using Spring AI","awesome-spring-ai 是一个专为 Spring 生态打造的精选资源库，旨在帮助开发者轻松构建基于大语言模型（LLM）的生成式 AI 应用。它解决了 Java 开发者在整合各类 AI 能力时面临的文档分散、示例匮乏以及集成复杂等痛点，提供了一站式的教程、工具、代码示例和项目参考。\n\n这份资源清单特别适合熟悉 Spring 框架的后端工程师、架构师以及希望将 AI 功能融入现有 Java 系统的开发团队使用。无论是初学者寻找入门指南，还是资深开发者需要高级实践案例，都能在这里找到对应内容。\n\n其核心亮点在于紧密围绕 Spring AI 项目，不仅涵盖了官方文档和最新博客文章，还深入整理了包括 RAG（检索增强生成）、向量数据库集成、流式响应处理以及 MCP（模型上下文协议）等前沿技术的实战方案。此外，资源库还特别收录了多语言学习资料、UI 客户端示例及性能基准测试，确保开发者能利用 Spring 熟悉的编程风格，一致且高效地调用不同 AI 提供商的能力，快速落地生产级 AI 应用。","# Awesome Spring AI [![Awesome](https:\u002F\u002Fawesome.re\u002Fbadge.svg)](https:\u002F\u002Fawesome.re)\n\nA curated list of awesome resources, tools, tutorials, and projects for building generative AI applications using Spring AI. This repository aims to help developers leverage the power of Large Language Models (LLMs) within the Spring ecosystem.\n\n## Contents\n\n- [What is Spring AI?](#what-is-spring-ai)\n- [Official Resources](#official-resources)\n    - [Documentation](#documentation)\n    - [Spring AI Blogs](#spring-ai-blogs)\n- [Learning Resources](#learning-resources)\n    - [Books](#books)\n    - [Articles](#articles)\n    - [Online Training](#online-training)\n        - [Udemy Courses](#udemy-courses)\n    - [YouTube](#youtube)\n        - [Channels](#channels)\n        - [Talks & Videos](#talks--videos)\n        - [General Playlists](#general-playlists)\n    - [Podcasts](#podcasts)\n    - [Workshops](#workshops)\n- [Non-English Resources](#non-english-resources)\n    - [Articles (Other Languages)](#articles-other-languages)\n    - [Videos (Other Languages)](#videos-other-languages)\n- [Code & Examples](#code--examples)\n    - [Comprehensive Example Collections](#comprehensive-example-collections)\n    - [Code Examples](#code-examples)\n    - [UI Clients](#ui-clients)\n    - [CLI Applications](#cli-applications)\n    - [Extensions and Forks](#extensions-and-forks)\n    - [Development Tools](#development-tools)\n    - [Model Context Protocol](#model-context-protocol)\n        - [Core Resources](#core-resources)\n        - [MCP Servers for Spring Projects](#mcp-servers-for-spring-projects)\n        - [Domain-Specific MCP Implementations](#domain-specific-mcp-implementations)\n- [Community](#community)\n    - [Who to Follow](#who-to-follow)\n- [Tools & Performance](#tools--performance)\n    - [Benchmarks](#benchmarks)\n- [Contributing](#contributing)\n\n## What is Spring AI?\n\nSpring AI is a project from the Spring team that provides a familiar and consistent Spring-style developer experience for building AI applications. It simplifies the integration of Large Language Models and other AI capabilities into Spring applications, offering:\n\n- Consistent abstractions across different AI providers\n- Support for popular LLM providers\n- Robust prompt engineering capabilities\n- Built-in caching and retry mechanisms\n- Vectorized storage integration\n- Streaming responses\n- Customizable model parameters\n- Native Spring Boot integration\n\n## Official Resources\n\n### Documentation\n\n- [Spring AI Project](https:\u002F\u002Fspring.io\u002Fprojects\u002Fspring-ai)\n- [Spring AI Reference Documentation](https:\u002F\u002Fdocs.spring.io\u002Fspring-ai\u002Freference\u002F)\n- [Spring AI API Documentation](https:\u002F\u002Fdocs.spring.io\u002Fspring-ai\u002Fdocs\u002F1.0.0-SNAPSHOT\u002Fapi\u002F)\n\n### Spring AI Blogs\n\n- [Your First Spring AI 1.0 Application](https:\u002F\u002Fspring.io\u002Fblog\u002F2025\u002F05\u002F20\u002Fyour-first-spring-ai-1) - Complete tutorial building a production-ready dog adoption service with RAG, MCP, vector stores, and PostgreSQL (May 2025)\n- [Repository Vector Search Methods](https:\u002F\u002Fspring.io\u002Fblog\u002F2025\u002F05\u002F23\u002Fvector-search-methods) - Technical guide on implementing vector search with Spring Data 3.5, covering Vector type, SearchResults, and search methods (May 2025)\n- [MCP Authorization in Practice with Spring AI and OAuth2](https:\u002F\u002Fspring.io\u002Fblog\u002F2025\u002F05\u002F19\u002Fspring-ai-mcp-client-oauth2) - Implementation of the revised MCP spec: securing Spring AI MCP servers and clients with an external OAuth2 Authorization Server (May 2025)\n- [Dynamic Tool Updates in Spring AI's Model Context Protocol](https:\u002F\u002Fspring.io\u002Fblog\u002F2025\u002F05\u002F04\u002Fspring-ai-dynamic-tool-updates-with-mcp) - How to dynamically update tools available to AI assistants using Spring AI's MCP implementation (May 2025)\n- [Using Spring AI 1.0.0-SNAPSHOT: Part 2 – Important Changes and Updates](https:\u002F\u002Fspring.io\u002Fblog\u002F2025\u002F04\u002F04\u002Fspring-ai-using-snapshots-part-2) - Continuation of the snapshot series, detailing Spring AI's module restructuring, new artifact IDs, and migration steps for Spring AI 1.0.0-SNAPSHOT (April 2025)\n- [Securing Spring AI MCP Servers with OAuth2](https:\u002F\u002Fspring.io\u002Fblog\u002F2025\u002F04\u002F02\u002Fmcp-server-oauth2) - How to add OAuth2 authentication to Spring AI's Model Context Protocol servers using Spring Security and Authorization Server (April 2025)\n- [Spring AI Prompt Engineering Patterns](https:\u002F\u002Fspring.io\u002Fblog\u002F2025\u002F04\u002F14\u002Fspring-ai-prompt-engineering-patterns) - Best practices and patterns for effective prompt engineering in Spring AI applications (April 2025)\n- [Spring AI with Docker Model Runner](https:\u002F\u002Fspring.io\u002Fblog\u002F2025\u002F04\u002F10\u002Fspring-ai-docker-model-runner) - Integration tutorial for using Docker Model Runner with Spring AI for local development (April 2025)\n- [Building Effective Agents with Spring AI (Part 1)](https:\u002F\u002Fspring.io\u002Fblog\u002F2025\u002F01\u002F21\u002Fspring-ai-agentic-patterns) - Introduces five fundamental agentic patterns (Chain, Parallelization, Routing, Orchestrator-Workers, Evaluator-Optimizer) with implementations in Spring AI (January 2025)\n- [Agentic AI is the future! Agentic AI is now!](https:\u002F\u002Fspring.io\u002Fblog\u002F2025\u002F01\u002F21\u002Fspring-ai-agentic-patterns) - Exploring agentic patterns in Spring AI for building autonomous AI systems (January 2025)\n- [Leverage the Power of 45k, free, Hugging Face Models with Spring AI and Ollama](https:\u002F\u002Fspring.io\u002Fblog\u002F2024\u002F10\u002F22\u002Fleverage-the-power-of-45k-free-hugging-face-models-with-spring-ai-and-ollama)\n- [Supercharging Your AI Applications with Spring AI Advisors](https:\u002F\u002Fspring.io\u002Fblog\u002F2024\u002F10\u002F02\u002Fsupercharging-your-ai-applications-with-spring-ai-advisors)\n- [Spring AI with NVIDIA LLM API](https:\u002F\u002Fspring.io\u002Fblog\u002F2024\u002F08\u002F20\u002Fspring-ai-with-nvidia-llm-api)\n- [Spring AI Embraces OpenAI's Structured Outputs: Enhancing JSON Response Reliability](https:\u002F\u002Fspring.io\u002Fblog\u002F2024\u002F08\u002F09\u002Fspring-ai-embraces-openais-structured-outputs-enhancing-json-response)\n- [Spring AI with Groq - a blazingly fast AI inference engine](https:\u002F\u002Fspring.io\u002Fblog\u002F2024\u002F07\u002F31\u002Fspring-ai-with-groq-a-blazingly-fast-ai-inference-engine)\n- [Spring AI with Ollama Tool Support](https:\u002F\u002Fspring.io\u002Fblog\u002F2024\u002F07\u002F26\u002Fspring-ai-with-ollama-tool-support)\n- [Spring AI - Structured Output](https:\u002F\u002Fspring.io\u002Fblog\u002F2024\u002F05\u002F09\u002Fspring-ai-structured-output)\n- [Spring AI - Multimodality - Orbis Sensualium Pictus](https:\u002F\u002Fspring.io\u002Fblog\u002F2024\u002F04\u002F19\u002Fspring-ai-multimodality-orbis-sensualium-pictus)\n- [Function Calling in Java and Spring AI using the latest Mistral AI API](https:\u002F\u002Fspring.io\u002Fblog\u002F2024\u002F03\u002F06\u002Ffunction-calling-in-java-and-spring-ai-using-the-latest-mistral-ai-api)\n- [AI Meets Spring Petclinic: Implementing an AI Assistant with Spring AI (Part I)](https:\u002F\u002Fspring.io\u002Fblog\u002F2024\u002F09\u002F26\u002Fai-meets-spring-petclinic-implementing-an-ai-assistant-with-spring-ai-part-i)\n- [AI Meets Spring Petclinic: Implementing an AI Assistant with Spring AI (Part II)](https:\u002F\u002Fspring.io\u002Fblog\u002F2024\u002F09\u002F27\u002Fai-meets-spring-petclinic-implementing-an-ai-assistant-with-spring-ai-part)\n- [Spring Pet Klinik - Kotlin](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsdeleuze\u002Fspring-petklinik)\n\n## Learning Resources\n\n### Books\n\n- [\"Spring AI in Action\" by Craig Walls (Manning)](https:\u002F\u002Fwww.manning.com\u002Fbooks\u002Fspring-ai-in-action)\n- [\"Spring AI for Your Organization - GCP Vertex AI Edition\" by Muthukumaran Navaneethakrishnan (Leanpub)](https:\u002F\u002Fleanpub.com\u002Fspringai)\n- [\"Beginning Spring AI\" by Andrew Lombardi and Joseph Ottinger](https:\u002F\u002Fwww.wecodefire.com\u002Fp\u002Fbeginning-spring-ai-released)\n\n### Articles\n\n- [Retrieval Augmented Generation with Docling, Java and Spring AI](https:\u002F\u002Fwww.thomasvitale.com\u002Frag-docling-java-spring-ai\u002F) - Build a Retrieval Augmented Generation (RAG) system in Java using Spring AI and Docling to parse and index documents into a vector store for semantic search (December 2025)\n- [Building AI-Native APIs with Spring AI and Model Context Protocol](https:\u002F\u002Fwww.thedavestack.com\u002Fspring-ai-mcp\u002F) - Practical guide to implementing MCP servers in Spring Boot applications, introducing the \"dual API paradigm\" for AI integration with existing services using tools, resources, and prompts (September 2025)\n- [Creating Private AI Applications with Spring AI and GPT OSS](https:\u002F\u002Fik.am\u002Fentries\u002F867\u002Fen) - Comprehensive tutorial demonstrating Spring AI integration with local gpt-oss:20b model using Ollama, featuring RAG, chat memory, structured output, and building an immigration advisor chatbot (September 2025)\n- [Mastering Spring AI: Easily Add LLM Smarts to Your Spring Boot Applications](https:\u002F\u002Fmobisoftinfotech.com\u002Fresources\u002Fblog\u002Fmastering-spring-ai\u002F) - Demonstrates swapping between GPT-4 and Gemini with Spring AI configuration; highlights avoiding vendor lock-in (August 2025)\n- [Spring AI Concepts Tutorial With Examples](https:\u002F\u002Fjavatechonline.com\u002Fspring-ai-concepts-tutorial\u002F) - Updated guide for Spring AI 1.0 GA: concepts (models, prompts, embeddings), ChatModel\u002FChatClient, advisors, and chatbot example (March 2025, updated August 2025)\n- [Agentic AI through Spring AI: Basic Examples](https:\u002F\u002Fmedium.com\u002F@amritshankardutta\u002Fagentic-ai-through-spring-ai-basic-examples-xxx) - Introduces minimal implementations of agent-based AI patterns in Spring AI, covering vector DB, conversation memory, tool calling, RAG, structured outputs, guardrails, and metrics (June 2025)\n- [From Docs to Dialogue: Building a Production-Ready AI Assistant with Spring Boot and Milvus](https:\u002F\u002Fmilvus.io\u002Fblog\u002Fdocs-to-dialogue-spring-ai-milvus.md) - Step-by-step tutorial creating a Spring Boot + Spring AI app that uses Milvus for RAG with ChatClient abstraction (June 2025)\n- [Building Effective AI Agents with Spring Boot](https:\u002F\u002Fmedium.com\u002F@arfatbinkileb\u002Fbuilding-effective-ai-agents-with-spring-boot-xxx) - Deep-dive into agent architectures (chaining, parallelization, orchestration) implemented with Spring AI, includes GitHub repo (May 2025)\n- **Spring AI with Amazon Bedrock Series by Vadym Kazulkin** - Four-part comprehensive series by AWS Serverless Hero exploring Spring AI integration with Amazon Bedrock and Model Context Protocol implementations:\n  - [Part 1: Introduction and the Sample Application](https:\u002F\u002Fdev.to\u002Faws-heroes\u002Fspring-ai-with-amazon-bedrock-part-1-introduction-and-the-sample-application-4hof) - Introduction to Spring AI with Amazon Bedrock featuring a conference search application with tools and chat memory (August 2024)\n  - [Part 2: Exploring Model Context Protocol STDIO Transport](https:\u002F\u002Fdev.to\u002Faws-heroes\u002Fspring-ai-with-amazon-bedrock-part-2-exploring-model-context-protocol-stdio-transport-3o89) - Implementation of MCP server using STDIO transport with tool discovery and natural language interactions (August 2024)\n  - [Part 3: Exploring Model Context Protocol SSE Transport](https:\u002F\u002Fdev.to\u002Faws-heroes\u002Fspring-ai-with-amazon-bedrock-part-3-exploring-model-context-protocol-sse-transport-48ah) - Demonstrates Server-Sent Events transport for Model Context Protocol with conference search tools (September 2024)\n  - [Part 4: Exploring Model Context Protocol Streamable HTTP Transport](https:\u002F\u002Fdev.to\u002Faws-heroes\u002Fspring-ai-with-amazon-bedrock-part-4-exploring-model-context-protocol-streamable-http-transport-2o5h) - Final part exploring MCP server implementation using Streamable HTTP transport protocol (September 2024)\n- [Understanding Tool\u002FFunction Calling in LLMs (Step-by-Step Examples in REST and Spring AI](https:\u002F\u002Fmuthuishere.medium.com\u002Funderstanding-tool-function-calling-in-llms-step-by-step-examples-in-rest-and-spring-ai-2149ecd6b18b) - Learn how to implement OpenAI-style tool calling — from raw REST to elegant Spring AI annotations (July 2025)\n- [Semantic search with embeddings in Spring & Kotlin](https:\u002F\u002Fmedium.com\u002Fp\u002F83e2c2f3406f) - Comprehensive guide to the use of embeddings in Spring AI (April 2025)\n- [Spring AI in Java Applications](https:\u002F\u002Fmedium.com\u002F@alxkm\u002Fpower-of-ai-in-java-applications-with-spring-ai-eed97c8408b2) - Vision for enterprise AI integration with Spring (March 2025)\n- [Configuring MCP-Client SSE using Spring AI](https:\u002F\u002Fmedium.com\u002F@shaamamanoharan\u002Fconfiguring-mcp-client-sse-in-spring-boot-fb07371c35a7) - Technical guide for configuring Server-Sent Events with MCP clients (February 2025)\n- [Spring AI: A Beginner's Guide (Part 1)](https:\u002F\u002Fmedium.com\u002F@kushparsaniya\u002Fspring-ai-a-beginners-guide-part-1-8a0ef9c52f21) & [Part 2](https:\u002F\u002Fmedium.com\u002F@kushparsaniya\u002Fspring-ai-a-beginners-guide-part-2-dff1f353650b) - Multi-part walkthrough of Spring AI fundamentals. Part 1 covers integrating chat models (OpenAI\u002FOllama) in Spring Boot; Part 2 dives into the Advisor API (December 2024)\n- [Why Spring AI: The Seamless Path to Generative AI](https:\u002F\u002Fspring.io\u002Fblog\u002F2024\u002F11\u002F19\u002Fwhy-spring-ai) - Article explaining the benefits of Spring AI and why you may consider it in favour of other AI frameworks (November 2024)\n- [Building a Generative AI Application with Spring AI](https:\u002F\u002Fmedium.com\u002F@clemsonbradley\u002Fbuilding-a-generative-ai-application-with-spring-ai-d58e02a5f1f) - Project-based learning walkthrough for building a complete Spring AI application (November 2024)\n- [Spring Boot Meets AI](https:\u002F\u002Fmedium.com\u002F@vermaswati3\u002Fhow-ai-can-be-integrated-into-a-spring-boot-application-spring-ai-f9795c98f099) - Practical guide to using OpenAI & Anthropic in a diet-planner application (October 2024)\n- [Getting Started with Spring AI (Java Code Geeks)](https:\u002F\u002Fwww.javacodegeeks.com\u002F2024\u002F09\u002Fgetting-started-with-spring-ai.html) - Simple introduction to Spring AI for Java developers (September 2024)\n- [Getting Started with Spring AI](https:\u002F\u002Fmedium.com\u002F@arvindcoder\u002Fgetting-started-with-spring-ai-c5a630b1d7c2) - Introduction to Spring AI's core components and model abstractions (August 2024)\n- [How to Write GenAI Applications with Java (Foojay.io)](https:\u002F\u002Ffoojay.io\u002Ftoday\u002Fspring-ai-generative-ai-java\u002F) - Comprehensive guide covering RAG and Spring AI templates (July 2024)\n\n### Online Training\n\n### Udemy Courses\n\n- [From Java Dev to AI Engineer: Spring AI Fast Track](https:\u002F\u002Fwww.udemy.com\u002Fcourse\u002Fjava-spring-ai\u002F) - Build AI Apps with Spring AI, OpenAI, RAG, MCP, AI Testing, Observability, Speech & Image Generation by Madan Reddy & Eazy Bytes (2024)\n- [Build AI Apps with Spring AI, OpenAI, Ollama & SpringBoot](https:\u002F\u002Fwww.udemy.com\u002Fcourse\u002Fbuild-ai-apps-with-spring-ai-openai-springboot\u002F) - Learn chat with LLMs, Retrieval-Augmented Generation, tool calling, and multimodal AI using Spring AI (August 2024)\n- [Spring AI - GenAI with Telusko](https:\u002F\u002Fwww.udemy.com\u002Fcourse\u002Fspring-ai-genai\u002F) - Build AI-powered Spring Boot applications using SpringAI with OpenAI, Ollama, RAG, vector databases, with multimodal capability by Navin Reddy (2024)\n- [Master Generative AI with Java and Spring Boot | Spring AI](https:\u002F\u002Fwww.udemy.com\u002Fcourse\u002Fgen-ai-spring\u002F) - Use Java and Spring to build Artificial Intelligence driven applications and lifecycle management by Shabbir Dawoodi (2024)\n- [In-Depth: Developing Generative AI Applications with Spring](https:\u002F\u002Fwww.udemy.com\u002Fcourse\u002Fin-depth-developing-generative-ai-applications-with-spring\u002F) - Mastering Spring AI and Advanced Generative AI Technologies by Ken Krueger (2024)\n- [Build AI Customer Support with Spring AI and React](https:\u002F\u002Fwww.udemy.com\u002Fcourse\u002Fbuild-modern-ai-powered-web-apps-with-spring-ai-and-react\u002F) - Build a Professional AI Customer Support System using Spring AI, Spring Boot, and React by Samson Alfred (2024)\n- [Spring AI: Creating Workflows, Agents and Parsing data](https:\u002F\u002Fwww.udemy.com\u002Fcourse\u002Fspring-ai-creating-workflows-agents-and-parsing-data\u002F) - Creating intelligent workflows, autonomous agents, and advanced data parsing by Verissimo Ribeiro (2024)\n- [Spring AI: From AI Fundamentals to Spring AI Insights](https:\u002F\u002Fwww.udemy.com\u002Fcourse\u002Fspring-ai-insights\u002F) - Use Java to Harness the Power of Spring AI with OpenAI by Uladzislau Zhurauliou (2024)\n- [Spring AI: Beginner to Guru](https:\u002F\u002Fwww.udemy.com\u002Fcourse\u002Fspring-ai-beginner-to-guru\u002F) - Use Java to Unlock the Power of OpenAI's ChatGPT with Spring AI by John Thompson (2024)\n- [Mastering Spring AI: Build AI with Java](https:\u002F\u002Fwww.udemy.com\u002Fcourse\u002Fmastering-spring-ai-build-ai-with-java\u002F) - Harness the Power of AI to Transform Your Java Applications by Pritesh Mistry (2024)\n- [Spring AI for Beginners: Build GenAI & LLM Apps](https:\u002F\u002Fwww.udemy.com\u002Fcourse\u002Fspring-ai-for-beginners-build-genai-llm-apps-in-easy-steps\u002F) - Step-by-Step Guide to Master Spring AI by Bharath Thippireddy (2024)\n- [Spring AI with Neo4j: Knowledge Graph RAG](https:\u002F\u002Fwww.udemy.com\u002Fcourse\u002Fjava-spring-ai-neo4j-openai-knowledge-graph-rag\u002F) - RAG (Retrieval Augmented Generation) with Vector Similarity and Knowledge Graph using Spring AI, Neo4J, and OpenAI by Timotius Pamungkas (2024)\n\n\n#### Talks & Videos\n- [Practical Agentic RAG with Spring AI in Modern Enterprise Apps • Dan Dobrin @ Spring I\u002FO 2025](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=l4Azzw1e0ns) - Enterprise-focused agentic RAG implementation with Spring AI (May 2025)\n- [The State of the Art of Spring AI • Josh Long • GOTO 2025](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=9mOuvrZtLbc) - Comprehensive overview of Spring AI's current state, advances, roadmap, and capabilities as of mid-2025 (May 2025)\n- [Code Smarter, Not Harder: AI-Powered Dev Hacks for All • Dan Vega @ Spring I\u002FO 2025](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=xxxx) - Practical AI dev hacks for Spring apps, demonstrating productivity boosts with Spring AI (May 2025)\n- [Modular RAG Architectures with Java and Spring AI by Thomas Vitale @ Spring I\u002FO 2025](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=yQQEnXRMvUA) - Practical guide to building Retrieval-Augmented Generation architectures using Java and Spring AI (May 2025)\n- [Codepocalypse Now: LangChain4j vs. Spring AI | J-Spring 2025](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=w35WrPfZYxA) - Comparison between Spring AI and LangChain4j frameworks, exploring trade-offs and use cases (May 2025)\n- [Using OpenRouter in Java Spring AI](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=IyenmAPe3us) - One API for multiple AI model providers with Spring AI integration (May 2025)\n- [Spring AI & Cloud Foundry: Bootiful, Agentic, Production](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=mBMq2BqfjyA) - Productionizing Spring AI applications on Cloud Foundry platform (April 2025)\n- [From Single-Shot LLMs to Intelligent Agents](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=l38CPjOYsHk) - Building intelligent agents with Spring AI framework (April 2025)\n- [Spring AI Tutorial — Advisors](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=k5tsu3Aos8k) - Deep dive into Advisors in Spring AI (April 2025)\n- [Spring AI Tutorial — Model Context Protocol (MCP)](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=z9H-qgbJNHI) - Using Model Context Protocol with Spring AI (April 2025)\n- [AI for Java Developers: Full Course \u002F Workshop on Getting Started with Spring AI](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=FzLABAppJfM) - Comprehensive workshop covering Spring AI fundamentals for Java developers (June 2025)\n- [Breaking News: Spring AI Going GA in May 2025! 1.0.0-M7](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=7ZqCwbc-EUk) - Announcement of Spring AI reaching general availability milestone with production-ready features (May 2025)\n- [Spring AI Tutorial: Integrate ChatGPT with Spring Boot & OpenAI](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=wExWF6VtN2E) - Practical tutorial on integrating ChatGPT with Spring Boot applications (May 2025)\n- [Integrate AI into Your Enterprise in Minutes with Spring AI](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=jIAP7e8ju-M) - Quick guide to enterprise AI integration using Spring AI (April 2025)\n- [Prompt Engineering with Spring AI • Josh Long on Christian Tzolov's Review](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fshorts\u002FB1dan9IWph0) - April 2025\n- [Spring AI Deep Dive • Mark Pollack & Josh Long @ Devnexus](https:\u002F\u002Fyoutu.be\u002FuPWebxgEwlE?si=JprirPQzuQdefyRe) - April 2025\n- [#1 Spring AI Tutorial | Introduction](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=4nBG848oArI) - Introductory tutorial covering Spring AI basics and setup (March 2025)\n- [MCP, it's easy as ABC...](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=cE1h-rC2o2U) - Model Context Protocol introduction and basics (March 2025)\n- [Bootiful Spring AI](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=uPWebxgEwlE) - Thanks to Devnexus for permission to represent this video (March 2025)\n- [What's New in Spring AI M4 • Josh Long](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=6fYjOTVTvOc) - February 2025\n- [Intelligent Applications with Spring AI • Patrick Baumgartner @ JFokus 2025](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=NBa2nuxqEJw) - February 2025\n- [Spring Boot and Vaadin with Spring AI MCP • Marcus Hellberg](https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002Fmarcushellberg\u002Fstatus\u002F1886678718200078609) - February 2025\n- [Spring AI Course • freeCodeCamp](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=9Crrhz0pm8s) - December 2024\n- [Building Agents with AWS: Complete Tutorial • Josh Long & James Ward](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=Y291afdLroQ) - November 2024\n- [Spring AI Introduction: Building AI Applications in Java with Spring](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=yyvjT0v3lpY) - Introduction to building AI-powered Java applications using Spring AI framework (April 2024)\n- [Concerto for Java and AI - Building Production-Ready LLM Apps • Spring I\u002FO 2024](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=3zTf8NxF-6o) - Production-ready LLM applications using Spring AI examples and patterns (May 2024)\n- [Building & Monetizing Generative AI Plugins with Spring AI • SpringOne 2024](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=UmeoLny4nSk) - Creating and monetizing AI plugins using Spring AI framework (September 2024)\n- [Supercharging your AI Applications with Spring AI Advisors • Spring Team](https:\u002F\u002Fspring.io\u002Fblog\u002F2024\u002F10\u002F02\u002Fsupercharging-your-ai-applications-with-spring-ai-advisors) - October 2024\n- [Spring AI Is All You Need • Christian Tzolov • GOTO Amsterdam 2024](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=vuhMti8B5H0) - June 2024\n- [Practical GenAI with Spring AI • Rod Johnson @ YOW! 2024](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=4oaK3rKHiqs) - June 2024\n- [Introducing Spring AI by Christian Tzolov \u002F Mark Pollack @ Spring I\u002FO 2024](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=umKbaXsiCOY) - May 2024\n- [Bringing GenAI to the Modern Enterprise. A production use-case. In Serverless Java !! • Dan Dobrin • Devoxx Belgium 2024](https:\u002F\u002Fdevoxx.be\u002Ftalk\u002F?id=8188) - May 2024\n- [Bootiful Spring Boot • Josh Long @ SpringOne 2024](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=ex7rnzIMmlk) - January 2024\n- [Bootiful Artificial Intelligence • Josh Long, Mark Pollack & Rod Johnson @ SpringOne 2024](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=N4ptoEo5gxY) - January 2024\n- [Spring AI: Seamlessly Integrating AI into Your Enterprise Java Applications](https:\u002F\u002Fyoutu.be\u002FkfRyY0wsZHM?si=qzIshk0GJqVTyrNm) - December 2023\n- [Overview of Spring AI @ Devoxx 2023](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=7OY9fKVxAFQ) - November 2023\n- [Spring Tips: Spring AI](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=aNKDoiOUo9M) - October 2023\n- [Introducing Spring AI • Add Generative AI to your Spring Applications](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=1g_wuincUdU) - October 2023\n- [Spring AI at Spring.IO Keynotes](https:\u002F\u002Fyoutu.be\u002FXUz4LKZx83g?t=2940) - October 2023\n\n#### Office Hours & Community Livestreams\n\n- [Spring Office Hours S4E25: Live from SpringOne @ Explore 2025](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=xbZVg_r2Iho) - Spring community updates including Spring AI segments and updates (March 2025)\n- [Spring Office Hours S4E17: Spring AI + Google Gemini: Beyond the Demo](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=xbZVg_r2Iho) - Deep dive into Spring AI integration with Google Gemini models (February 2025)\n\n#### General Playlists\n\n- [Spring AI Tutorial - SivaLabs](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=oP7tn_YfoOk&list=PLuNxlOYbv61hmSWcdM0rtoWT0qEjZMIhU) - Comprehensive Spring AI tutorial series covering fundamentals, integrations, and practical implementations (September 2025)\n- [AI Native DevCon - Spring 2025](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fplaylist?list=PLISstAySqk7Lt1qUF0qWS2F15qBNesyzU) - Conference playlist featuring Spring AI material and related AI-native development content (Spring 2025)\n- [Craig Walls' Spring AI Playlist](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=1g_wuincUdU&list=PLH5OU4wXVJc9aECkMUVPCi8g3pzs8pZ3E)\n- [Dan Vega's Playlist](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fplaylist?list=PLZV0a2jwt22uoDm3LNDFvN6i2cAVU_HTH)\n- [Devoxx Playlist](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002F@DevoxxForever)\n- [Telusko Spring AI Tutorial Playlist](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fplaylist?list=PLsyeobzWxl7qJSZcMaN18c5l-k2n1FWHx) - Comprehensive tutorial series covering Spring AI implementation with OpenAI, Anthropic, and Ollama integration\n- [AI - Artificial Intelligence Playlist](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fplaylist?list=PL41m5U3u3wwnzJMaMaSwKWa_CGyG3jY0X) - Collection of videos covering Spring AI and general artificial intelligence concepts and implementations\n\n### Workshops\n\n- [Spring AI Zero to Hero Workshop](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fasaikali\u002Fspring-ai-zero-to-hero) - Example applications showing how to use Spring AI to build Generative AI projects.\n- (outdated) [Workshop material for Azure OpenAI](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAzure-Samples\u002Fspring-ai-azure-workshop) - contains step-by-step examples from 'hello world' to 'retrieval augmented generation'\n- [Gemini Workshop for Spring AI Java Developers • Dan Dobrin](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fddobrin\u002Fgemini-workshop-for-spring-ai-java-developers) - workshop materials for the Java developer building Gen AI applications with Gemini models using Spring AI\n- [Exploring interactions with LLMs : Practical insights with Spring AI](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAxaFrance\u002Fspring-ai-workshop) - A self-paced workshop designed to practice Spring AI basics and discover interactions with LLMs.\n\n## Non-English Resources\n\n### Articles (Other Languages)\n\n- [\"Deep Learning\" sobre Spring AI: primeros pasos](https:\u002F\u002Fwww.paradigmadigital.com\u002Fdev\u002Fdeep-learning-spring-ai\u002F) - Spanish introduction to Spring AI concepts and building a simple Spring Boot chatbot (May 2025)\n- [Spring AI e Groq: Guia Completo para Criar um Assistente Inteligente](https:\u002F\u002Fbilotta.dev\u002Fspring-ai-groq-tutorial) - Portuguese tutorial on using Spring AI with Groq, including prompt engineering with CATS framework (August 2025)\n- [Spring AI入门教学：从零搭建智能应用（2025最新实践）](https:\u002F\u002Fblog.csdn.net\u002Fliujibo520\u002Farticle\u002Fdetails\u002F137xxx) - Chinese guide to Spring AI, building a chatbot with Azure OpenAI, streaming responses, memory, multimodal support (March 2025)\n\n### Videos (Other Languages)\n\n- [2025年最新 Spring AI Alibaba 入门到进阶实战教程 (Bilibili Series)](https:\u002F\u002Fwww.bilibili.com\u002Fvideo\u002FBVxxxx) - Chinese 54-part video course on Spring AI Alibaba, covering LLMs, RAG, function calling, and e-commerce chatbot building (June 2025)\n\n## Code & Examples\n\n### Comprehensive Example Collections\n\n- [Spring AI Samples by Thomas Vitale](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FThomasVitale\u002Fllm-apps-java-spring-ai) - Extensive collection of samples showing how to build Java applications powered by Generative AI and Large Language Models (LLMs). Includes examples for different AI models, RAG implementations, and various Spring AI features.\n\n- [Spring AI Examples by Craig Walls](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhabuma\u002Fspring-ai-examples) - Comprehensive repository with dozens of examples covering all major Spring AI capabilities, model integrations, and implementation patterns. Created by the author of \"Spring AI in Action\".\n\n- [Spring AI Showcase by Piotr Minkowski](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpiomin\u002Fspring-ai-showcase) - Modular demo project showcasing multiple Spring AI features including prompt templates, chat memory, structured output, function calling, RAG with Pinecone vector store, and image models. Supports multiple AI providers (OpenAI, Mistral, Ollama, Azure OpenAI) with profile-based configuration.\n\n### Code Examples\n\n- [Spring AI Official Examples](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fspring-projects\u002Fspring-ai-examples) - Comprehensive official repository containing examples for all Spring AI features including MCP dynamic tools, prompt engineering patterns, agentic workflows, vector stores, and various model integrations (2025)\n- [Spring AI Docker Model Runner Example](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Feddumelendez\u002Fspring-ai-dmr) - Integration example showing how to use Docker Model Runner with Spring AI for local development and testing (2025)\n- [Spring PetClinic AI](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fspring-petclinic\u002Fspring-petclinic-ai) - The classic Spring PetClinic application enhanced with a chatbot powered by Spring AI. Demonstrates natural language interaction with application data, allowing users to query and modify pet clinic information through conversation. Supports both OpenAI and Azure OpenAI as LLM providers. Detailed in a two-part blog series on spring.io.\n- [Flight Booking Assistant](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ftzolov\u002Fplayground-flight-booking) - Spring AI powered expert system demo that simulates a flight booking assistant. Demonstrates how to build domain-specific AI assistants using Spring AI.\n- [Spring AI with QianFan](https:\u002F\u002Fgitee.com\u002Fdino9527\u002Fspring-ai-examples.git) - Spring AI support for various AI language models from QianFan. Shows how to interact with QianFan language models and create a multilingual conversational assistant based on QianFan models.\n- [Similarity Search using Spring AI](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fthecodemonkey\u002FSimilaritySearch) - Implementation of a simple similarity search. Demonstrating how to use Kotlin or Java with Spring-AI to generate embeddings and perform simple similarity searches (March 2025)\n\n### UI Clients\n\n- [Spring AI HTMX MCP](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhabuma\u002Fspring-ai-examples\u002Ftree\u002Fmain\u002Fspring-ai-htmx-mcp) - Example of building a modern, interactive UI for Spring AI applications using HTMX. Demonstrates how to create a responsive chat interface with minimal JavaScript by leveraging HTMX's server-side rendering capabilities combined with Spring AI's Model Context Protocol.\n\n- [Spring AI Vaadin](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fspring-ai-community\u002Fspring-ai-vaadin) - Integration of Spring AI with Vaadin, a Java web framework for building modern web applications. Provides components and examples for creating rich, interactive AI-powered UIs with pure Java, without requiring JavaScript or HTML knowledge.\n\n- [DocumentGPT](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsalmar\u002Fdocumentgpt-spring-ai) - A RAG-based document query system by Sergi Almar that allows users to upload documents and chat with them using Spring AI's vector search capabilities. Features a web-based user interface for document upload and interactive querying.\n\n- [Spring AI Playground](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJM-Lab\u002Fspring-ai-playground) - A web UI designed to make it easy for Java developers to experiment with and integrate AI models. Provides an interactive interface for testing different prompts and models.\n\n### CLI Applications\n\n- [Spring AI Chat Bot CLI](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ftzolov\u002Fspring-ai-cli-chatbot) - Command-line chatbot with Retrieval-Augmented Generation (RAG) and conversational memory capabilities. Demonstrates how to build interactive CLI applications with Spring AI.\n\n- [Spring AI Powered Local CLI Chat Bot](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJM-Lab\u002Fspring-ai-local-cli-chatbot) - A fully local, Spring AI-powered CLI chatbot that runs entirely on your machine with no external services required. Perfect for offline development or privacy-sensitive applications.\n\n### Extensions and Forks\n\n- [Spring AI Alibaba](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba) - An extension of Spring AI that provides an agentic AI framework for Java developers. Adds support for Alibaba Cloud QWen models and Dashscope services, along with additional features like conversation memory, RAG support, and function calling. Maintains compatibility with the Spring AI API while offering specialized capabilities for Alibaba Cloud's AI ecosystem.\n\n### Development Tools\n\n- [Arconia Ollama Dev Service](https:\u002F\u002Farconia.io\u002Fdocs\u002Farconia\u002Flatest\u002Fdev-services\u002Follama\u002F) - A Spring Boot development service that automatically manages Ollama instances for local LLM development. Simplifies testing and development with local models by handling container lifecycle and configuration. Integrates seamlessly with Spring AI's Ollama support.\n\n### Model Context Protocol\n\n#### Core Resources\n- [MCP Client Documentation](https:\u002F\u002Fdocs.spring.io\u002Fspring-ai\u002Freference\u002Fapi\u002Fclients\u002Fmcp-client.html) - Official documentation for implementing the Model Context Protocol client in Spring AI applications.\n- [MCP Client Examples](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fspring-projects\u002Fspring-ai-examples\u002Ftree\u002Fmain\u002Fmodel-context-protocol) - Comprehensive examples showcasing the Model Context Protocol implementation in Spring AI, including client-server communication, tool discovery, filesystem operations, weather services, web search integration, and dynamic tool updates.\n- [MCP Annotations](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fspring-ai-community\u002Fmcp-annotations) - Annotation-based programming model for implementing MCP servers and clients. Provides a clean, declarative approach to handling MCP operations with reduced boilerplate code. Includes core annotations that depend only on the MCP Java SDK and a Spring AI integration module.\n\n#### MCP Servers for Spring Projects\n- [Spring Batch MCP Server](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ffmbenhassine\u002Fspring-batch-lab\u002Ftree\u002Fmain\u002Fsandbox\u002Fspring-batch-mcp-server) - An MCP service for introspecting Spring Batch applications, providing AI assistants with access to batch job information.\n- [Spring Cloud Config MCP Server](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fryanjbaxter\u002Fspring-cloud-config\u002Ftree\u002Fmcp-server) - An experimental MCP server implementation for Spring Cloud Config that exposes configuration management operations as AI tools, allowing AI assistants to retrieve, update, and refresh application configurations, as well as encrypt\u002Fdecrypt sensitive values.\n- [JVM Diagnostics MCP](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbrunoborges\u002Fjvm-diagnostics-mcp) - A Model Context Protocol service for obtaining JVM diagnostics, allowing AI assistants to access runtime information about Java applications.\n\n#### Domain-Specific MCP Implementations\n- [Kotlin Crypto Price MCP Server](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgaplo917\u002Fkotlin-cyrpto-price-spring-mcp-server-demo) - A Kotlin-based Spring AI MCP server that provides real-time cryptocurrency price information from Binance.\n- [Spring AI MCP Database Integration Example](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fanjeludo\u002Fspring-ai-mcp) - A practical implementation of MCP with Spring AI featuring two server applications exposing database operations (person and account data) via @Tool annotations and a client application that discovers and uses these tools with OpenAI models.\n- [GitHub MCP Application](https:\u002F\u002Fx.com\u002FStephan007\u002Fstatus\u002F1910640447740838356) - A 100% Java GitHub MCP application built on Spring AI by Stephan Janssen, creator of Devoxx.\n- [Druid MCP Server](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fiunera\u002Fdruid-mcp-server) - A Java-based Enterprise MCP server for Apache Druid that provides extensive tools, resources, and AI-assisted prompts for managing and analyzing Druid clusters using spring-ai-1.1.0 Milestone with the new @Mcp Annotations (@McpTool) and Oauth\n- [AWS Sample MCP Demos](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Faws-samples\u002FSample-Model-Context-Protocol-Demos) - Collection of examples showing how to use Model Context Protocol with AWS services, including Spring AI implementations.\n\n## Community\n\n### Who to Follow\n\n- [Christian Tzolov](https:\u002F\u002Fx.com\u002Fchristzolov)\n- [Josh Long](https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002Fstarbuxman)\n- [Dan Vega](https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002Ftherealdanvega)\n- [Thomas Vitale](https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002FThomasVitale)\n- [Dan Dobrin](https:\u002F\u002Fx.com\u002Fddobrin)\n- [Marcus Hellberg](https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002Fmarcushellberg)\n- Lize Roes\n- [Bouke Nijhuis](https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002Fboukenijhuis)\n- [Guillaume Laforge](https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002Fglaforge)\n- [Brian Sam-Bodden](https:\u002F\u002Fx.com\u002Fbsbodden)\n- [Adib Saikali](https:\u002F\u002Fx.com\u002Fasaikali)\n- [Clémentine Fourrier](https:\u002F\u002Fx.com\u002Fclefourrier)\n- [Craig Walls](https:\u002F\u002Fx.com\u002Fhabuma)\n- [Ilja Leyberman](https:\u002F\u002Fwww.linkedin.com\u002Fin\u002Filja-leyberman-3489aa1a1\u002F)\n\n\n## Podcasts\n\n- [This Day in AI](https:\u002F\u002Fthisday.in\u002Fai)\n- [Practical AI from Changelog](https:\u002F\u002Fchangelog.com\u002Fpracticalai)\n- [Latent Space](https:\u002F\u002Fwww.latent.space\u002F)\n- [Your Undivided Attention](https:\u002F\u002Fwww.humanetech.com\u002Fpodcast)\n- [TWIML (This Week in Machine Learning)](https:\u002F\u002Ftwimlai.com\u002F)\n- [Gradient Decent](https:\u002F\u002Fgradientdescent.co\u002F)\n- [Spring Office Hours](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002F@SpringSourceDev)\n- [Bootiful Podcast](https:\u002F\u002Fbootifulpodcast.fm\u002F)\n\n## YouTube\n\n### Channels\n\n- [The Neural Maze](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fchannel\u002FUCaixkLsW_TWWe_0yZNmvPaw)\n- [The Turing Lectures (General AI)](https:\u002F\u002Fwww.turing.ac.uk\u002Fevents\u002Fthe-turing-lectures)\n## Tools & Performance\n\n### Benchmarks\n\n- [OpenLLM Leaderboard](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fspaces\u002FHuggingFaceH4\u002Fopen_llm_leaderboard)\n\n## Contributing\n\nYour contributions are always welcome! Please read the contribution guidelines first.\n","# 令人惊叹的 Spring AI [![Awesome](https:\u002F\u002Fawesome.re\u002Fbadge.svg)](https:\u002F\u002Fawesome.re)\n\n一个精心整理的列表，包含用于使用 Spring AI 构建生成式 AI 应用程序的优秀资源、工具、教程和项目。此仓库旨在帮助开发者在 Spring 生态系统中充分利用大型语言模型（LLMs）的强大功能。\n\n## 目录\n\n- [什么是 Spring AI？](#what-is-spring-ai)\n- [官方资源](#official-resources)\n    - [文档](#documentation)\n    - [Spring AI 博客](#spring-ai-blogs)\n- [学习资源](#learning-resources)\n    - [书籍](#books)\n    - [文章](#articles)\n    - [在线培训](#online-training)\n        - [Udemy 课程](#udemy-courses)\n    - [YouTube](#youtube)\n        - [频道](#channels)\n        - [演讲与视频](#talks--videos)\n        - [通用播放列表](#general-playlists)\n    - [播客](#podcasts)\n    - [研讨会](#workshops)\n- [非英语资源](#non-english-resources)\n    - [其他语言的文章](#articles-other-languages)\n    - [其他语言的视频](#videos-other-languages)\n- [代码与示例](#code--examples)\n    - [综合示例集合](#comprehensive-example-collections)\n    - [代码示例](#code-examples)\n    - [UI 客户端](#ui-clients)\n    - [CLI 应用程序](#cli-applications)\n    - [扩展与分叉](#extensions-and-forks)\n    - [开发工具](#development-tools)\n    - [模型上下文协议](#model-context-protocol)\n        - [核心资源](#core-resources)\n        - [适用于 Spring 项目的 MCP 服务器](#mcp-servers-for-spring-projects)\n        - [特定领域的 MCP 实现](#domain-specific-mcp-implementations)\n- [社区](#community)\n    - [值得关注的人](#who-to-follow)\n- [工具与性能](#tools--performance)\n    - [基准测试](#benchmarks)\n- [贡献](#contributing)\n\n## 什么是 Spring AI？\n\nSpring AI 是 Spring 团队的一个项目，它为构建 AI 应用程序提供了熟悉且一致的 Spring 风格开发体验。它简化了将大型语言模型和其他 AI 功能集成到 Spring 应用程序中的过程，提供以下功能：\n\n- 跨不同 AI 提供商的一致抽象\n- 对主流 LLM 提供商的支持\n- 强大的提示工程能力\n- 内置的缓存和重试机制\n- 向量化存储集成\n- 流式响应\n- 可自定义的模型参数\n- 原生 Spring Boot 集成\n\n## 官方资源\n\n### 文档\n\n- [Spring AI 项目](https:\u002F\u002Fspring.io\u002Fprojects\u002Fspring-ai)\n- [Spring AI 参考文档](https:\u002F\u002Fdocs.spring.io\u002Fspring-ai\u002Freference\u002F)\n- [Spring AI API 文档](https:\u002F\u002Fdocs.spring.io\u002Fspring-ai\u002Fdocs\u002F1.0.0-SNAPSHOT\u002Fapi\u002F)\n\n### Spring AI 博客\n\n- [你的第一个 Spring AI 1.0 应用程序](https:\u002F\u002Fspring.io\u002Fblog\u002F2025\u002F05\u002F20\u002Fyour-first-spring-ai-1) - 完整教程，介绍如何使用 RAG、MCP、向量存储和 PostgreSQL 构建一个生产就绪的狗狗领养服务（2025年5月）\n- [存储库中的向量搜索方法](https:\u002F\u002Fspring.io\u002Fblog\u002F2025\u002F05\u002F23\u002Fvector-search-methods) - 关于使用 Spring Data 3.5 实现向量搜索的技术指南，涵盖向量类型、搜索结果和搜索方法（2025年5月）\n- [Spring AI 和 OAuth2 的实际应用：MCP 授权](https:\u002F\u002Fspring.io\u002Fblog\u002F2025\u002F05\u002F19\u002Fspring-ai-mcp-client-oauth2) - 实现修订后的 MCP 规范：使用外部 OAuth2 授权服务器保护 Spring AI 的 MCP 服务器和客户端（2025年5月）\n- [Spring AI 模型上下文协议中的动态工具更新](https:\u002F\u002Fspring.io\u002Fblog\u002F2025\u002F05\u002F04\u002Fspring-ai-dynamic-tool-updates-with-mcp) - 如何使用 Spring AI 的 MCP 实现动态更新 AI 助手可用的工具（2025年5月）\n- [使用 Spring AI 1.0.0-SNAPSHOT：第 2 部分 – 重要变更与更新](https:\u002F\u002Fspring.io\u002Fblog\u002F2025\u002F04\u002F04\u002Fspring-ai-using-snapshots-part-2) - 快照系列的续篇，详细介绍了 Spring AI 的模块重组、新的工件 ID 以及迁移到 Spring AI 1.0.0-SNAPSHOT 的步骤（2025年4月）\n- [使用 OAuth2 保护 Spring AI 的 MCP 服务器](https:\u002F\u002Fspring.io\u002Fblog\u002F2025\u002F04\u002F02\u002Fmcp-server-oauth2) - 如何使用 Spring Security 和授权服务器为 Spring AI 的模型上下文协议服务器添加 OAuth2 认证（2025年4月）\n- [Spring AI 提示工程模式](https:\u002F\u002Fspring.io\u002Fblog\u002F2025\u002F04\u002F14\u002Fspring-ai-prompt-engineering-patterns) - 在 Spring AI 应用程序中进行有效提示工程的最佳实践和模式（2025年4月）\n- [Spring AI 与 Docker Model Runner](https:\u002F\u002Fspring.io\u002Fblog\u002F2025\u002F04\u002F10\u002Fspring-ai-docker-model-runner) - 介绍如何将 Docker Model Runner 与 Spring AI 集成以用于本地开发的教程（2025年4月）\n- [使用 Spring AI 构建高效智能体（第 1 部分）](https:\u002F\u002Fspring.io\u002Fblog\u002F2025\u002F01\u002F21\u002Fspring-ai-agentic-patterns) - 介绍了五种基本的智能体模式（链式、并行化、路由、协调者-工作者、评估者-优化器），并展示了它们在 Spring AI 中的实现（2025年1月）\n- [智能体 AI 就是未来！智能体 AI 现在就是！](https:\u002F\u002Fspring.io\u002Fblog\u002F2025\u002F01\u002F21\u002Fspring-ai-agentic-patterns) - 探讨在 Spring AI 中使用智能体模式来构建自主 AI 系统（2025年1月）\n- [利用 Spring AI 和 Ollama 发挥 45,000 个免费 Hugging Face 模型的力量](https:\u002F\u002Fspring.io\u002Fblog\u002F2024\u002F10\u002F22\u002Fleverage-the-power-of-45k-free-hugging-face-models-with-spring-ai-and-ollama)\n- [使用 Spring AI 顾问为你的 AI 应用程序注入强大动力](https:\u002F\u002Fspring.io\u002Fblog\u002F2024\u002F10\u002F02\u002Fsupercharging-your-ai-applications-with-spring-ai-advisors)\n- [Spring AI 与 NVIDIA LLM API](https:\u002F\u002Fspring.io\u002Fblog\u002F2024\u002F08\u002F20\u002Fspring-ai-with-nvidia-llm-api)\n- [Spring AI 迎合 OpenAI 的结构化输出：提升 JSON 响应的可靠性](https:\u002F\u002Fspring.io\u002Fblog\u002F2024\u002F08\u002F09\u002Fspring-ai-embraces-openais-structured-outputs-enhancing-json-response)\n- [Spring AI 与 Groq - 一款极速的 AI 推理引擎](https:\u002F\u002Fspring.io\u002Fblog\u002F2024\u002F07\u002F31\u002Fspring-ai-with-groq-a-blazingly-fast-ai-inference-engine)\n- [Spring AI 与 Ollama 工具支持](https:\u002F\u002Fspring.io\u002Fblog\u002F2024\u002F07\u002F26\u002Fspring-ai-with-ollama-tool-support)\n- [Spring AI - 结构化输出](https:\u002F\u002Fspring.io\u002Fblog\u002F2024\u002F05\u002F09\u002Fspring-ai-structured-output)\n- [Spring AI - 多模态 - Orbis Sensualium Pictus](https:\u002F\u002Fspring.io\u002Fblog\u002F2024\u002F04\u002F19\u002Fspring-ai-multimodality-orbis-sensualium-pictus)\n- [在 Java 和 Spring AI 中使用最新的 Mistral AI API 进行函数调用](https:\u002F\u002Fspring.io\u002Fblog\u002F2024\u002F03\u002F06\u002Ffunction-calling-in-java-and-spring-ai-using-the-latest-mistral-ai-api)\n- [AI 遇见 Spring Petclinic：使用 Spring AI 实现 AI 助手（第 I 部分）](https:\u002F\u002Fspring.io\u002Fblog\u002F2024\u002F09\u002F26\u002Fai-meets-spring-petclinic-implementing-an-ai-assistant-with-spring-ai-part-i)\n- [AI 遇见 Spring Petclinic：使用 Spring AI 实现 AI 助手（第 II 部分）](https:\u002F\u002Fspring.io\u002Fblog\u002F2024\u002F09\u002F27\u002Fai-meets-spring-petclinic-implementing-an-ai-assistant-with-spring-ai-part)\n- [Spring Pet Klinik - Kotlin](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsdeleuze\u002Fspring-petklinik)\n\n## 学习资源\n\n### 书籍\n\n- 《Spring AI实战》作者：克雷格·沃尔斯（Manning出版社）\n- 《面向组织的Spring AI——GCP Vertex AI版》作者：穆图库马兰·纳瓦尼塔克里希南（Leanpub出版社）\n- 《Spring AI入门》作者：安德鲁·隆巴迪和约瑟夫·奥廷格\n\n### 文章\n\n- 《使用Docling、Java和Spring AI实现检索增强生成》 - 使用Spring AI和Docling构建一个检索增强生成（RAG）系统，利用向量存储进行语义搜索（2025年12月）\n- 《使用Spring AI和模型上下文协议构建原生AI API》 - 实用指南，介绍如何在Spring Boot应用中实现MCP服务器，并引入“双API范式”，以工具、资源和提示的方式将AI集成到现有服务中（2025年9月）\n- 《使用Spring AI和GPT OSS构建私有AI应用》 - 综合教程，演示如何通过Ollama将Spring AI与本地gpt-oss:20b模型集成，包含RAG、聊天记忆、结构化输出等功能，并构建移民顾问聊天机器人（2025年9月）\n- 《掌握Spring AI：轻松为你的Spring Boot应用添加LLM智能》 - 展示如何通过Spring AI配置在GPT-4和Gemini之间切换；强调避免供应商锁定问题（2025年8月）\n- 《Spring AI概念教程及示例》 - Spring AI 1.0 GA的更新指南：涵盖模型、提示、嵌入等概念，以及ChatModel\u002FChatClient、顾问和聊天机器人示例（2025年3月，2025年8月更新）\n- 《通过Spring AI实现代理式AI：基础示例》 - 介绍在Spring AI中实现基于代理的AI模式的最小化方法，包括向量数据库、对话记忆、工具调用、RAG、结构化输出、安全机制和指标等内容（2025年6月）\n- 《从文档到对话：使用Spring Boot和Milvus构建生产就绪的AI助手》 - 分步教程，创建一个结合Spring Boot和Spring AI的应用程序，利用Milvus实现RAG功能，并采用ChatClient抽象层（2025年6月）\n- 《使用Spring Boot构建高效AI代理》 - 深入探讨基于Spring AI实现的代理架构（链式、并行化、编排），附带GitHub代码库（2025年5月）\n- **Vadym Kazulkin的“Spring AI与Amazon Bedrock”系列** - AWS无服务器英雄撰写的四部分综合系列，探索Spring AI与Amazon Bedrock的集成及模型上下文协议的实现：\n  - 第1部分：简介与示例应用 - 介绍Spring AI与Amazon Bedrock的结合，展示一个带有工具和聊天记忆的会议搜索应用（2024年8月）\n  - 第2部分：探索模型上下文协议的STDIO传输 - 使用STDIO传输实现MCP服务器，支持工具发现和自然语言交互（2024年8月）\n  - 第3部分：探索模型上下文协议的SSE传输 - 展示使用服务器发送事件（SSE）传输模型上下文协议，并集成会议搜索工具（2024年9月）\n  - 第4部分：探索模型上下文协议的可流式HTTP传输 - 最后一部分，探讨使用可流式HTTP传输协议实现MCP服务器（2024年9月）\n- 《理解LLM中的工具\u002F函数调用（REST与Spring AI中的分步示例）》 - 学习如何实现OpenAI风格的工具调用——从原始REST到优雅的Spring AI注解（2025年7月）\n- 《在Spring和Kotlin中使用嵌入进行语义搜索》 - 关于在Spring AI中使用嵌入的全面指南（2025年4月）\n- 《Java应用中的Spring AI》 - 对企业级AI集成的展望（2025年3月）\n- 《使用Spring AI配置MCP客户端SSE》 - 技术指南，介绍如何在Spring Boot中配置服务器发送事件与MCP客户端的连接（2025年2月）\n- 《Spring AI入门指南（第1部分）》 & 《第2部分》 - 多部分讲解Spring AI的基础知识。第1部分介绍如何在Spring Boot中集成聊天模型（OpenAI\u002FOllama）；第2部分深入探讨Advisor API（2024年12月）\n- 《为什么选择Spring AI：通往生成式AI的无缝之路》 - 文章解释了Spring AI的优势，以及为何你可能会考虑它而非其他AI框架（2024年11月）\n- 《使用Spring AI构建生成式AI应用》 - 基于项目的实践教程，指导如何构建完整的Spring AI应用程序（2024年11月）\n- 《Spring Boot与AI的结合》 - 实用指南，介绍如何在饮食计划应用中使用OpenAI和Anthropic（2024年10月）\n- 《Java开发者入门Spring AI》 - 针对Java开发者的简单介绍（2024年9月）\n- 《Spring AI入门》 - 介绍Spring AI的核心组件和模型抽象（2024年8月）\n- 《如何用Java编写GenAI应用（Foojay.io）》 - 综合指南，涵盖RAG和Spring AI模板（2024年7月）\n\n### 在线培训\n\n### Udemy课程\n\n- [从 Java 开发者到 AI 工程师：Spring AI 快速入门](https:\u002F\u002Fwww.udemy.com\u002Fcourse\u002Fjava-spring-ai\u002F) - 由 Madan Reddy 和 Eazy Bytes 主讲（2024 年），学习如何使用 Spring AI、OpenAI、RAG、MCP、AI 测试、可观测性以及语音和图像生成技术构建 AI 应用\n- [使用 Spring AI、OpenAI、Ollama 和 Spring Boot 构建 AI 应用](https:\u002F\u002Fwww.udemy.com\u002Fcourse\u002Fbuild-ai-apps-with-spring-ai-openai-springboot\u002F) - 学习如何利用 Spring AI 实现与大语言模型的对话、检索增强生成、工具调用以及多模态 AI 技术（2024 年 8 月）\n- [Spring AI - 与 Telusko 一起探索 GenAI](https:\u002F\u002Fwww.udemy.com\u002Fcourse\u002Fspring-ai-genai\u002F) - 由 Navin Reddy 主讲（2024 年），学习如何使用 Spring AI 结合 OpenAI、Ollama、RAG 和向量数据库，构建具备多模态能力的 AI 驱动 Spring Boot 应用\n- [精通基于 Java 和 Spring Boot 的生成式 AI | Spring AI](https:\u002F\u002Fwww.udemy.com\u002Fcourse\u002Fgen-ai-spring\u002F) - 由 Shabbir Dawoodi 主讲（2024 年），学习如何使用 Java 和 Spring 构建人工智能驱动的应用及其生命周期管理\n- [深度解析：使用 Spring 开发生成式 AI 应用程序](https:\u002F\u002Fwww.udemy.com\u002Fcourse\u002Fin-depth-developing-generative-ai-applications-with-spring\u002F) - 由 Ken Krueger 主讲（2024 年），深入掌握 Spring AI 及高级生成式 AI 技术\n- [使用 Spring AI 和 React 构建 AI 客服系统](https:\u002F\u002Fwww.udemy.com\u002Fcourse\u002Fbuild-modern-ai-powered-web-apps-with-spring-ai-and-react\u002F) - 由 Samson Alfred 主讲（2024 年），学习如何利用 Spring AI、Spring Boot 和 React 构建专业的 AI 客服系统\n- [Spring AI：创建工作流、智能代理及数据解析](https:\u002F\u002Fwww.udemy.com\u002Fcourse\u002Fspring-ai-creating-workflows-agents-and-parsing-data\u002F) - 由 Verissimo Ribeiro 主讲（2024 年），学习如何创建智能工作流、自主智能代理以及高级数据解析技术\n- [Spring AI：从 AI 基础到 Spring AI 深度洞察](https:\u002F\u002Fwww.udemy.com\u002Fcourse\u002Fspring-ai-insights\u002F) - 由 Uladzislau Zhurauliou 主讲（2024 年），学习如何使用 Java 结合 OpenAI 发挥 Spring AI 的强大功能\n- [Spring AI：从入门到高手](https:\u002F\u002Fwww.udemy.com\u002Fcourse\u002Fspring-ai-beginner-to-guru\u002F) - 由 John Thompson 主讲（2024 年），学习如何利用 Java 结合 Spring AI 解锁 OpenAI ChatGPT 的潜力\n- [精通 Spring AI：用 Java 构建 AI](https:\u002F\u002Fwww.udemy.com\u002Fcourse\u002Fmastering-spring-ai-build-ai-with-java\u002F) - 由 Pritesh Mistry 主讲（2024 年），学习如何利用 AI 转变你的 Java 应用\n- [Spring AI 入门：轻松构建 GenAI 和 LLM 应用](https:\u002F\u002Fwww.udemy.com\u002Fcourse\u002Fspring-ai-for-beginners-build-genai-llm-apps-in-easy-steps\u002F) - 由 Bharath Thippireddy 主讲（2024 年），提供循序渐进的指南，助你掌握 Spring AI\n- [Spring AI 与 Neo4j：知识图谱 RAG](https:\u002F\u002Fwww.udemy.com\u002Fcourse\u002Fjava-spring-ai-neo4j-openai-knowledge-graph-rag\u002F) - 由 Timotius Pamungkas 主讲（2024 年），学习如何结合向量相似度和知识图谱，利用 Spring AI、Neo4J 和 OpenAI 实现检索增强生成（RAG）\n\n#### 演讲与视频\n- [在现代企业应用中使用 Spring AI 的实用代理式 RAG • Dan Dobrin @ Spring I\u002FO 2025](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=l4Azzw1e0ns) - 基于 Spring AI 的面向企业的代理式 RAG 实现（2025年5月）\n- [Spring AI 的最新进展 • Josh Long • GOTO 2025](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=9mOuvrZtLbc) - 截至2025年中，Spring AI 当前状态、进展、路线图及功能的全面概述（2025年5月）\n- [更聪明地编码，而非更辛苦地编码：适用于所有人的 AI 驱动开发技巧 • Dan Vega @ Spring I\u002FO 2025](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=xxxx) - 针对 Spring 应用程序的实用 AI 开发技巧，展示如何借助 Spring AI 提升生产力（2025年5月）\n- [Thomas Vitale 在 Spring I\u002FO 2025 上讲解的基于 Java 和 Spring AI 的模块化 RAG 架构](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=yQQEnXRMvUA) - 使用 Java 和 Spring AI 构建检索增强生成架构的实用指南（2025年5月）\n- [代码末日来临：LangChain4j 对抗 Spring AI | J-Spring 2025](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=w35WrPfZYxA) - 比较 Spring AI 和 LangChain4j 框架，探讨其权衡与应用场景（2025年5月）\n- [在 Java Spring AI 中使用 OpenRouter](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=IyenmAPe3us) - 通过 Spring AI 集成实现一个 API 适配多个 AI 模型提供商（2025年5月）\n- [Spring AI 与 Cloud Foundry：优雅、代理式、生产级](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=mBMq2BqfjyA) - 在 Cloud Foundry 平台上将 Spring AI 应用程序投入生产环境（2025年4月）\n- [从单次调用的 LLM 到智能代理](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=l38CPjOYsHk) - 使用 Spring AI 框架构建智能代理（2025年4月）\n- [Spring AI 教程 — 顾问](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=k5tsu3Aos8k) - 深入探讨 Spring AI 中的顾问机制（2025年4月）\n- [Spring AI 教程 — 模型上下文协议 (MCP)](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=z9H-qgbJNHI) - 在 Spring AI 中使用模型上下文协议（2025年4月）\n- [面向 Java 开发者的 AI：Spring AI 入门全课程\u002F工作坊](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=FzLABAppJfM) - 为 Java 开发者提供的涵盖 Spring AI 基础知识的综合工作坊（2025年6月）\n- [突发新闻：Spring AI 将于 2025 年 5 月正式发布！1.0.0-M7](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=7ZqCwbc-EUk) - 宣布 Spring AI 达到通用可用性里程碑，并具备生产就绪特性（2025年5月）\n- [Spring AI 教程：将 ChatGPT 与 Spring Boot 和 OpenAI 集成](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=wExWF6VtN2E) - 关于将 ChatGPT 集成到 Spring Boot 应用程序的实用教程（2025年5月）\n- [使用 Spring AI，在几分钟内将 AI 集成到您的企业中](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=jIAP7e8ju-M) - 使用 Spring AI 进行企业 AI 集成的快速指南（2025年4月）\n- [使用 Spring AI 进行提示工程 • Josh Long 在 Christian Tzolov 的评测中](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fshorts\u002FB1dan9IWph0) - 2025年4月\n- [Spring AI 深度解析 • Mark Pollack 和 Josh Long @ Devnexus](https:\u002F\u002Fyoutu.be\u002FuPWebxgEwlE?si=JprirPQzuQdefyRe) - 2025年4月\n- [#1 Spring AI 教程 | 简介](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=4nBG848oArI) - 涵盖 Spring AI 基础知识和设置的入门教程（2025年3月）\n- [MCP，简单如 ABC……](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=cE1h-rC2o2U) - 模型上下文协议的介绍及基础知识（2025年3月）\n- [优雅的 Spring AI](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=uPWebxgEwlE) - 感谢 Devnexus 授权展示该视频（2025年3月）\n- [Spring AI M4 新功能 • Josh Long](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=6fYjOTVTvOc) - 2025年2月\n- [使用 Spring AI 构建智能应用 • Patrick Baumgartner @ JFokus 2025](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=NBa2nuxqEJw) - 2025年2月\n- [Spring Boot 和 Vaadin 结合 Spring AI MCP • Marcus Hellberg](https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002Fmarcushellberg\u002Fstatus\u002F1886678718200078609) - 2025年2月\n- [Spring AI 课程 • freeCodeCamp](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=9Crrhz0pm8s) - 2024年12月\n- [使用 AWS 构建智能代理：完整教程 • Josh Long 和 James Ward](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=Y291afdLroQ) - 2024年11月\n- [Spring AI 简介：使用 Spring 框架在 Java 中构建 AI 应用程序](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=yyvjT0v3lpY) - 介绍如何利用 Spring AI 框架构建 AI 驱动的 Java 应用程序（2024年4月）\n- [Java 与 AI 的协奏曲——构建生产就绪的 LLM 应用程序 • Spring I\u002FO 2024](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=3zTf8NxF-6o) - 使用 Spring AI 示例和模式构建生产就绪的 LLM 应用程序（2024年5月）\n- [使用 Spring AI 构建并商业化生成式 AI 插件 • SpringOne 2024](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=UmeoLny4nSk) - 利用 Spring AI 框架创建并商业化 AI 插件（2024年9月）\n- [使用 Spring AI 顾问为您的 AI 应用程序赋能 • Spring 团队](https:\u002F\u002Fspring.io\u002Fblog\u002F2024\u002F10\u002F02\u002Fsupercharging-your-ai-applications-with-spring-ai-advisors) - 2024年10月\n- [Spring AI 就足够了 • Christian Tzolov • GOTO 阿姆斯特丹 2024](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=vuhMti8B5H0) - 2024年6月\n- [使用 Spring AI 的实用生成式 AI • Rod Johnson @ YOW! 2024](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=4oaK3rKHiqs) - 2024年6月\n- [Christian Tzolov \u002F Mark Pollack 在 Spring I\u002FO 2024 上介绍 Spring AI](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=umKbaXsiCOY) - 2024年5月\n- [将生成式 AI 引入现代企业。生产级用例。在无服务器 Java 中！！ • Dan Dobrin • Devoxx 比利时 2024](https:\u002F\u002Fdevoxx.be\u002Ftalk\u002F?id=8188) - 2024年5月\n- [优雅的 Spring Boot • Josh Long @ SpringOne 2024](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=ex7rnzIMmlk) - 2024年1月\n- [优雅的人工智能 • Josh Long、Mark Pollack 和 Rod Johnson @ SpringOne 2024](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=N4ptoEo5gxY) - 2024年1月\n- [Spring AI：无缝集成 AI 到您的企业 Java 应用程序中](https:\u002F\u002Fyoutu.be\u002FkfRyY0wsZHM?si=qzIshk0GJqVTyrNm) - 2023年12月\n- [Devoxx 2023 上的 Spring AI 概述](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=7OY9fKVxAFQ) - 2023年11月\n- [Spring 小贴士：Spring AI](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=aNKDoiOUo9M) - 2023年10月\n- [介绍 Spring AI • 为您的 Spring 应用程序添加生成式 AI](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=1g_wuincUdU) - 2023年10月\n- [Spring.IO 主题演讲中的 Spring AI](https:\u002F\u002Fyoutu.be\u002FXUz4LKZx83g?t=2940) - 2023年10月\n\n#### 办公时间与社区直播\n\n- [Spring 办公时间 S4E25：来自 SpringOne @ Explore 2025 的现场直播](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=xbZVg_r2Iho) - 包括 Spring AI 相关内容和更新在内的 Spring 社区动态（2025年3月）\n- [Spring 办公时间 S4E17：Spring AI + Google Gemini：超越演示](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=xbZVg_r2Iho) - 深入探讨 Spring AI 与 Google Gemini 模型的集成（2025年2月）\n\n#### 综合播放列表\n\n- [Spring AI 教程 - SivaLabs](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=oP7tn_YfoOk&list=PLuNxlOYbv61hmSWcdM0rtoWT0qEjZMIhU) - 全面的 Spring AI 教程系列，涵盖基础知识、集成及实际应用（2025年9月）\n- [AI 原生 DevCon - 2025 年春季](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fplaylist?list=PLISstAySqk7Lt1qUF0qWS2F15qBNesyzU) - 包含 Spring AI 相关内容及 AI 原生开发主题的会议播放列表（2025 年春季）\n- [Craig Walls 的 Spring AI 播放列表](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=1g_wuincUdU&list=PLH5OU4wXVJc9aECkMUVPCi8g3pzs8pZ3E)\n- [Dan Vega 的播放列表](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fplaylist?list=PLZV0a2jwt22uoDm3LNDFvN6i2cAVU_HTH)\n- [Devoxx 播放列表](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002F@DevoxxForever)\n- [Telusko Spring AI 教程播放列表](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fplaylist?list=PLsyeobzWxl7qJSZcMaN18c5l-k2n1FWHx) - 全面的教程系列，涵盖使用 OpenAI、Anthropic 和 Ollama 集成实现 Spring AI\n- [AI - 人工智能播放列表](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fplaylist?list=PL41m5U3u3wwnzJMaMaSwKWa_CGyG3jY0X) - 收录了关于 Spring AI 及通用人工智能概念与实现的视频合集\n\n\n\n### 研讨会\n\n- [Spring AI 从零到英雄研讨会](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fasaikali\u002Fspring-ai-zero-to-hero) - 示例应用程序，展示如何使用 Spring AI 构建生成式 AI 项目。\n- （已过时）[Azure OpenAI 研讨会资料](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAzure-Samples\u002Fspring-ai-azure-workshop) - 包含从“hello world”到“检索增强生成”的分步示例\n- [面向 Spring AI Java 开发者的 Gemini 研讨会 • Dan Dobrin](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fddobrin\u002Fgemini-workshop-for-spring-ai-java-developers) - 面向 Java 开发人员的研讨会材料，介绍如何使用 Spring AI 结合 Gemini 模型构建生成式 AI 应用程序\n- [探索与 LLM 的交互：结合 Spring AI 的实践见解](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAxaFrance\u002Fspring-ai-workshop) - 自学型研讨会，旨在练习 Spring AI 基础知识并探索与 LLM 的交互方式。\n\n## 非英语资源\n\n### 文章（其他语言）\n\n- [\"深度学习\" 关于 Spring AI：入门](https:\u002F\u002Fwww.paradigmadigital.com\u002Fdev\u002Fdeep-learning-spring-ai\u002F) - 西班牙语版 Spring AI 概念介绍及简单 Spring Boot 聊天机器人搭建指南（2025年5月）\n- [Spring AI 与 Groq：创建智能助手的完整指南](https:\u002F\u002Fbilotta.dev\u002Fspring-ai-groq-tutorial) - 葡萄牙语版教程，介绍如何将 Spring AI 与 Groq 结合使用，包括基于 CATS 框架的提示工程（2025年8月）\n- [Spring AI 入门教程：从零搭建智能应用（2025 最新实践）](https:\u002F\u002Fblog.csdn.net\u002Fliujibo520\u002Farticle\u002Fdetails\u002F137xxx) - 中文版 Spring AI 指南，介绍如何使用 Azure OpenAI 搭建聊天机器人、流式响应、记忆功能以及多模态支持（2025年3月）\n\n### 视频（其他语言）\n\n- [2025 年最新 Spring AI Alibaba 入门到进阶实战教程（Bilibili 系列）](https:\u002F\u002Fwww.bilibili.com\u002Fvideo\u002FBVxxxx) - 中文版 54 集视频课程，讲解 Spring AI Alibaba，涵盖 LLM、RAG、函数调用及电商聊天机器人搭建等内容（2025年6月）\n\n## 代码与示例\n\n### 综合示例集合\n\n- [Thomas Vitale 的 Spring AI 示例](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FThomasVitale\u002Fllm-apps-java-spring-ai) - 大量示例，展示如何构建由生成式 AI 和大型语言模型（LLMs）驱动的 Java 应用程序。包含针对不同 AI 模型、RAG 实现以及各种 Spring AI 功能的示例。\n- [Craig Walls 的 Spring AI 示例](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhabuma\u002Fspring-ai-examples) - 内容丰富的仓库，收录数十个示例，覆盖所有主要的 Spring AI 功能、模型集成及实现模式。由《Spring AI in Action》一书的作者创建。\n- [Piotr Minkowski 的 Spring AI 展示项目](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpiomin\u002Fspring-ai-showcase) - 模块化演示项目，展示了多项 Spring AI 功能，包括提示模板、聊天记忆、结构化输出、函数调用、结合 Pinecone 向量数据库的 RAG 以及图像模型等。支持多个 AI 提供商（OpenAI、Mistral、Ollama、Azure OpenAI），并通过配置文件进行切换。\n\n### 代码示例\n\n- [Spring AI 官方示例](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fspring-projects\u002Fspring-ai-examples) - 全面的官方仓库，包含适用于所有 Spring AI 功能的示例，如 MCP 动态工具、提示工程模式、代理式工作流、向量数据库以及各类模型集成（2025年）\n- [Spring AI Docker Model Runner 示例](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Feddumelendez\u002Fspring-ai-dmr) - 集成示例，说明如何在本地开发和测试中使用 Docker Model Runner 与 Spring AI 结合（2025年）\n- [Spring PetClinic AI](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fspring-petclinic\u002Fspring-petclinic-ai) - 经典 Spring PetClinic 应用程序升级为由 Spring AI 驱动的聊天机器人。演示了如何通过自然语言与应用程序数据交互，允许用户通过对话查询和修改宠物诊所信息。支持 OpenAI 和 Azure OpenAI 作为 LLM 提供商。相关内容已在 spring.io 上以两篇系列博客文章详细阐述。\n- [航班预订助手](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ftzolov\u002Fplayground-flight-booking) - 由 Spring AI 驱动的专家系统演示，模拟了一个航班预订助手。展示了如何利用 Spring AI 构建特定领域的 AI 助手。\n- [Spring AI 与 QianFan](https:\u002F\u002Fgitee.com\u002Fdino9527\u002Fspring-ai-examples.git) - Spring AI 对来自 QianFan 的多种 AI 语言模型的支持。展示了如何与 QianFan 语言模型交互，并基于 QianFan 模型创建一个多语言对话助手。\n- [使用 Spring AI 进行相似度搜索](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fthecodemonkey\u002FSimilaritySearch) - 简单相似度搜索的实现。演示了如何使用 Kotlin 或 Java 结合 Spring-AI 生成嵌入并向量数据库中执行简单的相似度搜索（2025年3月）\n\n### UI 客户端\n\n- [Spring AI HTMX MCP](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhabuma\u002Fspring-ai-examples\u002Ftree\u002Fmain\u002Fspring-ai-htmx-mcp) - 使用 HTMX 构建 Spring AI 应用程序的现代化交互式 UI 的示例。演示如何利用 HTMX 的服务器端渲染能力与 Spring AI 的模型上下文协议相结合，以最少的 JavaScript 代码创建响应式的聊天界面。\n\n- [Spring AI Vaadin](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fspring-ai-community\u002Fspring-ai-vaadin) - Spring AI 与 Vaadin 的集成，Vaadin 是一个用于构建现代 Web 应用程序的 Java Web 框架。提供组件和示例，使用纯 Java 即可创建丰富的交互式 AI 驱动 UI，无需 JavaScript 或 HTML 知识。\n\n- [DocumentGPT](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsalmar\u002Fdocumentgpt-spring-ai) - Sergi Almar 开发的基于 RAG 的文档查询系统，允许用户上传文档并通过 Spring AI 的向量搜索功能与文档进行对话。配备基于 Web 的用户界面，用于文档上传和交互式查询。\n\n- [Spring AI Playground](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJM-Lab\u002Fspring-ai-playground) - 专为 Java 开发人员设计的 Web UI，便于他们试验和集成 AI 模型。提供交互式界面来测试不同的提示词和模型。\n\n### CLI 应用程序\n\n- [Spring AI 聊天机器人 CLI](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ftzolov\u002Fspring-ai-cli-chatbot) - 具有检索增强生成（RAG）和会话记忆功能的命令行聊天机器人。演示如何使用 Spring AI 构建交互式 CLI 应用程序。\n\n- [Spring AI 驱动的本地 CLI 聊天机器人](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJM-Lab\u002Fspring-ai-local-cli-chatbot) - 完全本地运行、由 Spring AI 提供支持的 CLI 聊天机器人，完全在您的机器上运行，无需任何外部服务。非常适合离线开发或对隐私要求较高的应用场景。\n\n### 扩展与分支\n\n- [Spring AI Alibaba](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falibaba\u002Fspring-ai-alibaba) - Spring AI 的扩展，为 Java 开发人员提供代理式 AI 框架。新增对阿里云通义千问模型和 Dashscope 服务的支持，以及会话记忆、RAG 支持和函数调用等附加功能。在保持与 Spring AI API 兼容的同时，为阿里云的 AI 生态系统提供了专门的能力。\n\n### 开发工具\n\n- [Arconia Ollama 开发服务](https:\u002F\u002Farconia.io\u002Fdocs\u002Farconia\u002Flatest\u002Fdev-services\u002Follama\u002F) - 一款 Spring Boot 开发服务，可自动管理本地 LLM 开发所需的 Ollama 实例。通过处理容器生命周期和配置，简化了本地模型的测试和开发流程。与 Spring AI 的 Ollama 支持无缝集成。\n\n### 模型上下文协议\n\n#### 核心资源\n- [MCP 客户端文档](https:\u002F\u002Fdocs.spring.io\u002Fspring-ai\u002Freference\u002Fapi\u002Fclients\u002Fmcp-client.html) - 在 Spring AI 应用程序中实现模型上下文协议客户端的官方文档。\n- [MCP 客户端示例](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fspring-projects\u002Fspring-ai-examples\u002Ftree\u002Fmain\u002Fmodel-context-protocol) - 展示 Spring AI 中模型上下文协议实现的全面示例，包括客户端-服务器通信、工具发现、文件系统操作、天气服务、网页搜索集成以及动态工具更新。\n- [MCP 注解](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fspring-ai-community\u002Fmcp-annotations) - 用于实现 MCP 服务器和客户端的基于注解的编程模型。提供了一种简洁、声明式的处理 MCP 操作的方式，减少了样板代码。包含仅依赖于 MCP Java SDK 和 Spring AI 集成模块的核心注解。\n\n#### 适用于 Spring 项目的 MCP 服务器\n- [Spring Batch MCP 服务器](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ffmbenhassine\u002Fspring-batch-lab\u002Ftree\u002Fmain\u002Fsandbox\u002Fspring-batch-mcp-server) - 用于内省 Spring Batch 应用程序的 MCP 服务，为 AI 助手提供访问批处理作业信息的权限。\n- [Spring Cloud Config MCP 服务器](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fryanjbaxter\u002Fspring-cloud-config\u002Ftree\u002Fmcp-server) - Spring Cloud Config 的实验性 MCP 服务器实现，将配置管理操作暴露为 AI 工具，使 AI 助手能够检索、更新和刷新应用程序配置，以及加密\u002F解密敏感值。\n- [JVM 诊断 MCP](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbrunoborges\u002Fjvm-diagnostics-mcp) - 用于获取 JVM 诊断信息的模型上下文协议服务，允许 AI 助手访问 Java 应用程序的运行时信息。\n\n#### 领域特定的 MCP 实现\n- [Kotlin 加密货币价格 MCP 服务器](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgaplo917\u002Fkotlin-cyrpto-price-spring-mcp-server-demo) - 基于 Kotlin 的 Spring AI MCP 服务器，提供来自 Binance 的实时加密货币价格信息。\n- [Spring AI MCP 数据库集成示例](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fanjeludo\u002Fspring-ai-mcp) - Spring AI 与 MCP 的实际实现，包含两个通过 @Tool 注解暴露数据库操作（人员和账户数据）的服务器应用，以及一个发现并使用这些工具的客户端应用，该客户端应用使用 OpenAI 模型。\n- [GitHub MCP 应用](https:\u002F\u002Fx.com\u002FStephan007\u002Fstatus\u002F1910640447740838356) - 由 Devoxx 创始人 Stephan Janssen 构建的 100% Java GitHub MCP 应用，基于 Spring AI。\n- [Druid MCP 服务器](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fiunera\u002Fdruid-mcp-server) - 基于 Java 的 Apache Druid 企业级 MCP 服务器，提供广泛的工具、资源和 AI 辅助提示，用于管理和分析 Druid 集群，采用 spring-ai-1.1.0 Milestone 版本及新的 @Mcp Annotations (@McpTool) 和 OAuth。\n- [AWS 示例 MCP 演示](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Faws-samples\u002FSample-Model-Context-Protocol-Demos) - 展示如何将模型上下文协议与 AWS 服务结合使用的示例集合，其中包括 Spring AI 实现。\n\n## 社区\n\n### 关注对象\n\n- [Christian Tzolov](https:\u002F\u002Fx.com\u002Fchristzolov)\n- [Josh Long](https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002Fstarbuxman)\n- [Dan Vega](https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002Ftherealdanvega)\n- [Thomas Vitale](https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002FThomasVitale)\n- [Dan Dobrin](https:\u002F\u002Fx.com\u002Fddobrin)\n- [Marcus Hellberg](https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002Fmarcushellberg)\n- Lize Roes\n- [Bouke Nijhuis](https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002Fboukenijhuis)\n- [Guillaume Laforge](https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002Fglaforge)\n- [Brian Sam-Bodden](https:\u002F\u002Fx.com\u002Fbsbodden)\n- [Adib Saikali](https:\u002F\u002Fx.com\u002Fasaikali)\n- [Clémentine Fourrier](https:\u002F\u002Fx.com\u002Fclefourrier)\n- [Craig Walls](https:\u002F\u002Fx.com\u002Fhabuma)\n- [Ilja Leyberman](https:\u002F\u002Fwww.linkedin.com\u002Fin\u002Filja-leyberman-3489aa1a1\u002F)\n\n\n## 播客\n\n- [This Day in AI](https:\u002F\u002Fthisday.in\u002Fai)\n- [Changelog 的 Practical AI](https:\u002F\u002Fchangelog.com\u002Fpracticalai)\n- [Latent Space](https:\u002F\u002Fwww.latent.space\u002F)\n- [Your Undivided Attention](https:\u002F\u002Fwww.humanetech.com\u002Fpodcast)\n- [TWIML（本周机器学习）](https:\u002F\u002Ftwimlai.com\u002F)\n- [Gradient Decent](https:\u002F\u002Fgradientdescent.co\u002F)\n- [Spring Office Hours](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002F@SpringSourceDev)\n- [Bootiful Podcast](https:\u002F\u002Fbootifulpodcast.fm\u002F)\n\n## YouTube\n\n### 频道\n\n- [神经迷宫](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fchannel\u002FUCaixkLsW_TWWe_0yZNmvPaw)\n- [图灵讲座（通用人工智能）](https:\u002F\u002Fwww.turing.ac.uk\u002Fevents\u002Fthe-turing-lectures)\n## 工具与性能\n\n### 基准测试\n\n- [OpenLLM 榜单](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fspaces\u002FHuggingFaceH4\u002Fopen_llm_leaderboard)\n\n## 贡献\n\n我们始终欢迎您的贡献！请先阅读贡献指南。","# Awesome Spring AI 快速上手指南\n\n本指南旨在帮助中国开发者快速了解并开始在 Spring 生态中构建生成式 AI 应用。Spring AI 提供了统一的抽象层，简化了与大语言模型（LLM）的集成。\n\n## 环境准备\n\n在开始之前，请确保您的开发环境满足以下要求：\n\n*   **JDK**: 推荐安装 **JDK 17** 或更高版本（Spring AI 3.x\u002F4.x 基于 Spring Boot 3+）。\n*   **构建工具**: Maven 3.6+ 或 Gradle 8.x+。\n*   **IDE**: IntelliJ IDEA, Eclipse 或 VS Code（推荐安装 Spring Boot Extension Pack）。\n*   **AI 模型访问**:\n    *   **云端方案**: 拥有 OpenAI, Azure OpenAI, Anthropic 等服务的 API Key。\n    *   **本地方案（推荐国内开发者）**：安装 [Ollama](https:\u002F\u002Follama.com\u002F) 以在本地运行开源模型（如 Qwen, Llama 3），避免网络延迟和费用问题。\n        *   安装命令 (macOS\u002FLinux): `curl -fsSL https:\u002F\u002Follama.com\u002Finstall.sh | sh`\n        *   拉取模型示例：`ollama run qwen2.5` (通义千问) 或 `ollama run llama3`\n\n## 安装步骤\n\n### 1. 创建 Spring Boot 项目\n使用 Spring Initializr 创建新项目，或通过 IDE 初始化。确保包含 `Spring Web` 依赖。\n\n### 2. 添加 Spring AI 依赖\n\n**Maven (`pom.xml`):**\n```xml\n\u003Cdependencies>\n    \u003C!-- Spring AI OpenAI Starter (以 OpenAI 为例，若用 Ollama 请替换为 spring-ai-ollama-spring-boot-starter) -->\n    \u003Cdependency>\n        \u003CgroupId>org.springframework.ai\u003C\u002FgroupId>\n        \u003CartifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter\u003C\u002FartifactId>\n        \u003Cversion>1.0.0-M4\u003C\u002Fversion> \u003C!-- 请根据最新稳定版本调整 -->\n    \u003C\u002Fdependency>\n    \n    \u003C!-- 若使用 Ollama 本地模型，请使用以下依赖 -->\n    \u003C!--\n    \u003Cdependency>\n        \u003CgroupId>org.springframework.ai\u003C\u002FgroupId>\n        \u003CartifactId>spring-ai-ollama-spring-boot-starter\u003C\u002FartifactId>\n        \u003Cversion>1.0.0-M4\u003C\u002Fversion>\n    \u003C\u002Fdependency>\n    -->\n\u003C\u002Fdependencies>\n\n\u003Crepositories>\n    \u003C!-- Spring AI 目前可能位于 Milestone 或 Snapshot 仓库 -->\n    \u003Crepository>\n        \u003Cid>spring-milestones\u003C\u002Fid>\n        \u003Cname>Spring Milestones\u003C\u002Fname>\n        \u003Curl>https:\u002F\u002Frepo.spring.io\u002Fmilestone\u003C\u002Furl>\n        \u003Csnapshots>\n            \u003Cenabled>false\u003C\u002Fenabled>\n        \u003C\u002Fsnapshots>\n    \u003C\u002Frepository>\n\u003C\u002Frepositories>\n```\n\n**Gradle (`build.gradle`):**\n```groovy\nrepositories {\n    maven { url 'https:\u002F\u002Frepo.spring.io\u002Fmilestone' }\n}\n\ndependencies {\n    \u002F\u002F OpenAI 示例\n    implementation 'org.springframework.ai:spring-ai-openai-spring-boot-starter:1.0.0-M4'\n    \n    \u002F\u002F Ollama 示例\n    \u002F\u002F implementation 'org.springframework.ai:spring-ai-ollama-spring-boot-starter:1.0.0-M4'\n}\n```\n\n### 3. 配置应用程序\n\n在 `src\u002Fmain\u002Fresources\u002Fapplication.properties` 或 `application.yml` 中配置模型连接信息。\n\n**使用 OpenAI:**\n```properties\nspring.ai.openai.api-key=YOUR_OPENAI_API_KEY\n# 若需使用国内加速代理，可配置 base-url\n# spring.ai.openai.base-url=https:\u002F\u002Fapi.your-proxy.com\u002Fv1\n```\n\n**使用本地 Ollama (推荐):**\n```properties\nspring.ai.ollama.base-url=http:\u002F\u002Flocalhost:11434\nspring.ai.ollama.chat.options.model=qwen2.5\n```\n\n## 基本使用\n\n以下是一个最简单的聊天机器人示例，展示如何通过 `ChatClient` 与大模型交互。\n\n### 1. 注入 ChatClient\nSpring AI 自动配置了 `ChatClient` Bean，可直接注入使用。\n\n```java\nimport org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;\nimport org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;\nimport org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;\nimport org.springframework.web.bind.annotation.RestController;\n\n@RestController\npublic class AiController {\n\n    private final ChatClient chatClient;\n\n    \u002F\u002F 构造函数注入\n    public AiController(ChatClient chatClient) {\n        this.chatClient = chatClient;\n    }\n\n    @GetMapping(\"\u002Fai\u002Fchat\")\n    public String chat(@RequestParam(value = \"message\", defaultValue = \"你好，请介绍一下 Spring AI\") String message) {\n        \u002F\u002F 调用大模型并返回响应\n        return chatClient.prompt()\n                .user(message)\n                .call()\n                .content();\n    }\n}\n```\n\n### 2. 运行与测试\n启动 Spring Boot 应用，访问以下 URL 进行测试：\n`http:\u002F\u002Flocalhost:8080\u002Fai\u002Fchat?message=请用中文解释什么是 RAG`\n\n### 3. 进阶：结构化输出 (Structured Output)\nSpring AI 支持直接将 AI 响应映射为 Java 对象，无需手动解析 JSON。\n\n```java\npublic record WeatherResponse(String city, double temperature, String condition) {}\n\n@GetMapping(\"\u002Fai\u002Fweather\")\npublic WeatherResponse getWeather() {\n    return chatClient.prompt()\n            .user(\"北京今天的天气如何？请以 JSON 格式返回城市、温度和状况。\")\n            .call()\n            .entity(WeatherResponse.class);\n}\n```\n\n---\n*注：Spring AI 迭代迅速，具体版本号请参考 [Spring AI 官方文档](https:\u002F\u002Fdocs.spring.io\u002Fspring-ai\u002Freference\u002F) 或本项目 README 中的最新资源。*","某电商团队的 Java 后端工程师正急需为现有的 Spring Boot 订单系统集成智能客服功能，以自动处理用户关于物流和退货的咨询。\n\n### 没有 awesome-spring-ai 时\n- **选型迷茫**：面对市面上众多的 LLM 提供商和向量数据库，开发者需耗费数天自行搜索零散的 GitHub 仓库和博客，难以判断哪些方案与 Spring 生态兼容。\n- **集成繁琐**：缺乏统一的抽象层，每次切换模型供应商（如从 OpenAI 切至本地模型）都需要重写大量底层 HTTP 调用代码，且无法直接复用 Spring 的重试与缓存机制。\n- **学习断层**：官方文档侧重理论，缺少针对 RAG（检索增强生成）和 MCP（模型上下文协议）等进阶场景的完整可运行示例，导致团队在实现“基于知识库问答”时频频踩坑。\n- **安全顾虑**：在涉及企业数据时，找不到经过验证的 OAuth2 鉴权实践指南，担心直接接入大模型会引发数据泄露风险。\n\n### 使用 awesome-spring-ai 后\n- **资源直达**：通过 curated list 直接锁定经过社区验证的 Spring AI 教程与工具包，半小时内即可确定适合电商场景的技术栈组合。\n- **快速落地**：参考列表中提供的\"RAG + PostgreSQL\"完整示例代码，直接复用其统一的 API 抽象和内置的重试机制，一天内即可完成核心对话功能开发。\n- **进阶无忧**：利用收录的 MCP 动态工具更新教程和向量搜索实战文章，轻松实现了让 AI 助手实时查询订单状态和库存的高级功能。\n- **架构稳健**：依据列表中关于\"MCP 授权与 OAuth2\"的最佳实践博文，快速构建了安全的企业级接入方案，确保用户数据交互合规。\n\nawesome-spring-ai 将原本需要数周摸索的 AI 应用构建过程，缩短为基于成熟模式的敏捷开发，让 Java 团队能专注于业务逻辑而非底层适配。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fspring-ai-community_awesome-spring-ai_84929c13.png","spring-ai-community","Spring AI Community","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002Fspring-ai-community_3b9fa714.png","Spring AI Community Projects",null,"SpringAICentral","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Forganizations\u002Fspring-ai-community","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fspring-ai-community",703,101,"2026-04-07T08:43:45","Apache-2.0","未说明",{"notes":86,"python":84,"dependencies":87},"该项目是 Spring AI 的资源列表而非独立可执行工具，主要面向 Java\u002FSpring 开发者。运行环境取决于具体集成的 AI 模型提供商（如 OpenAI, Ollama, AWS Bedrock 等）及本地部署需求。若使用 Ollama 本地运行模型，需参考对应模型的硬件要求；若使用云端 API，则仅需标准 Java 运行环境。",[88,89,90,91],"Spring Boot","Spring AI","Spring Data","Spring Security",[35,14],[94],"spring-ai","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-08T01:10:07.334238",[],[]]