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上下文词汇表

术语

ChatModel

• 定义：Spring AI 的聊天模型抽象接口，所有 LLM 提供商（DashScope、OpenAI、Ollama 等）都实现此接口
• 使用场景：所有需要 LLM 推理/生成回答的代码应面向此接口编程

EmbeddingModel

• 定义：Spring AI 的文本向量化抽象接口，将文本转换为向量
• 使用场景：RAG 流程中将文档文本转为向量存入 Milvus

DashScopeChatModel

• 定义：DashScope（阿里云）对 ChatModel 的具体实现
• 使用场景：当前项目硬编码使用，需要改为通过 ChatModel 接口引用

ReactAgent

• 定义：Spring AI Alibaba Agent Framework 的反应式 Agent 实现
• 使用场景：Planner-Executor-Replanner 多 Agent 协作

Spring AI Alibaba Agent Framework

• 定义：基于 Spring AI 的多 Agent 协作框架，提供 ReactAgent、PlannerAgent、ExecutorAgent 等
• 使用场景：项目核心 Agent 逻辑，ReactAgent.builder().model() 接受 ChatModel 接口

DeepSeekChatModel

• 定义：Spring AI 原生 DeepSeek 实现（spring-ai-starter-model-deepseek），非 OpenAI 兼容模式
• 使用场景：Chat → DeepSeek V4 Flash/Pro，支持 reasoning_content
• 配置前缀：spring.ai.deepseek.*

ModelRoutingConfig

• 定义：项目自定义配置类，yml 关键字驱动的 @Primary 路由
• 使用场景：多厂商 starter 并存时，通过 model-routing.chat / model-routing.embedding 声明启用哪个模型
• 路由策略：
  1. Map<String, EmbeddingModel> 按 Bean 名匹配
  2. List<ChatModel> 按类名匹配
  3. 未匹配则回退到第一个
• 示例：model-routing.chat: deepseek → 选中类名含 DeepSeek 的 Bean

SiliconFlow

• 定义：硅基流动 AI 平台，提供 OpenAI 兼容 API，项目用它跑 BGE-M3 embedding
• 配置：siliconflow.*（自定义配置前缀），base-url = https://api.siliconflow.cn
• model: BAAI/bge-m3，1024 维

BGE-M3

• 定义：BAAI 开源的多语言 embedding 模型，1024 维输出
• 使用场景：通过 SiliconFlow API 调用，替代 DashScope text-embedding-v4
• 维度兼容：1024 = 原 DashScope text-embedding-v4，Milvus 无需重建

业务规则

• ChatModel 是唯一 LLM 调用抽象：替换模型只需更换 Spring Boot starter 和配置
• EmbeddingModel 是唯一向量化抽象：替换向量模型只需更换 starter 和配置
• ReactAgent 已兼容 ChatModel 接口，不绑定 DashScope
• base-url 只写 host（如 https://api.deepseek.com），不写版本路径（如 /v1），Spring AI 会自动追加
• 多 starter 并存时，必须通过 @Primary 或 @Qualifier 指定默认 Bean
• Milvus collection 启动时必须 loadCollection()，否则搜索报 collection not loaded