Spring AI Example

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Ce projet met en avant la mise en œuvre d'un serveur et d'un client Model Context Protocol (MCP) utilisant Spring Boot. Il inclut des modules pour le serveur MCP avec prise en charge de WebFlux et WebMvc SSE, ainsi qu'un client MCP pour des propositions alimentées par l'IA, en tirant parti des outils Spring AI, des modèles Ollama AI et de PGVector pour le stockage vectoriel.
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Créé par :
Mar 25 2025
Spring AI Example

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Spring AI Example
Ce projet met en avant la mise en œuvre d'un serveur et d'un client Model Context Protocol (MCP) utilisant Spring Boot. Il inclut des modules pour le serveur MCP avec prise en charge de WebFlux et WebMvc SSE, ainsi qu'un client MCP pour des propositions alimentées par l'IA, en tirant parti des outils Spring AI, des modèles Ollama AI et de PGVector pour le stockage vectoriel.
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Mar 25 2025
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Qu'est-ce que Spring AI Example ?

Cette implémentation MCP fournit un cadre complet pour développer et déployer des applications enrichies par IA au sein d'un écosystème Spring. Le module serveur MCP prend en charge le streaming de données en temps réel via SSE, permettant ainsi des interactions dynamiques avec l'IA. Le module client facilite la réalisation de propositions alimentées par l'IA, équipé d'annotations sur les outils et de configurations contextuelles. L'architecture souligne les meilleures pratiques dans l'intégration des outils d'IA, en utilisant les capacités de Spring Boot pour la scalabilité, les mises à jour en temps réel et le déploiement des modèles d'IA, ce qui le rend adapté aux développeurs construisant des applications intelligentes et réactives.

Qui va utiliser Spring AI Example ?

  • Développeurs IA
  • Praticiens de Spring Boot
  • Implémenteurs de protocole MCP
  • Chercheurs et scientifiques des données

Comment utiliser Spring AI Example ?

  • Étape 1 : Cloner le dépôt
  • Étape 2 : Configurer l'environnement et les dépendances
  • Étape 3 : Exécuter le module serveur MCP
  • Étape 4 : Installer le client agent de proposition
  • Étape 5 : Faire des propositions d'IA et observer les mises à jour en temps réel

Caractéristiques et Avantages Clés de Spring AI Example

Les fonctionnalités principales
  • Serveur MCP avec prise en charge de WebFlux et WebMvc SSE
  • Intégration d'outils IA avec annotations
  • Streaming de données en temps réel via SSE
  • Intégration de stockage vectoriel avec PGVector
  • Déploiement et gestion de modèles Spring AI
Les avantages
  • Prend en charge l'interaction IA en temps réel et la génération de propositions
  • Flexible et évolutif avec Spring Boot
  • Annotation facile des outils et configuration contextuelle
  • Tire parti de modèles d'IA avancés et de stockage vectoriel
  • Adapté pour le développement d'applications intelligentes

Principaux Cas d'Utilisation et Applications de Spring AI Example

  • Systèmes de propositions alimentés par l'IA
  • Applications de streaming de données en temps réel
  • Projets de recherche impliquant l'intégration de modèles d'IA

FAQs sur Spring AI Example

Développeur

  • lucasdengcn

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