JeecgBoot 是一款基于代码生成器的低代码开发平台！前后端分离架构 SpringBoot2.x 和 3.x，SpringCloud，Ant Design Vue3，Mybatis-plus，Shiro，JWT，支持微服务。强大的代码生成器让前后端代码一键生成，实现低代码开发！JeecgBoot 引领新的低代码开发模式 (OnlineCoding-> 代码生成器 -> 手工 MERGE)， 帮助解决 Java 项目 70% 的重复工作，让开发更多关注业务。既能快速提高效率，节省研发成本，同时又不失灵活性！
JeecgBoot 如何集成 Spring AI
Spring 通过 Spring AI 项目正式启用了 AI（人工智能）生成提示功能。本文将带你了解如何在 Jeecg Boot 应用中集成生成式 AI，以及 Spring AI 如何与模型互动，包含 RAG 功能。
（Retrieval Augmented Generation）检索增强生成（RAG）是一种用于将个人未经训练数据与人工智能模型集成的技术。在 RAG 工作流程中，第一步将文档数据加载到矢量数据库（例如 Redis）中。当收到用户查询时，矢量数据库会检索一组与该查询相似的文档。然后，这些文档数据充当用户问题的上下文，并与用户的查询结合使用生成响应（通常通过 LLM 模型）。
先来看一下最终效果，效果分别是 AI 互动以及 RAG 互动。
集成 Spring AI 在 Jeecg-module-demo 模块的 pom.xml 中，添加如下配置
添加配置 Spring AI 提供的 starter 自动配置完成了大部分工作，引入依赖后，只需要再进入如下配置即可
进行以上配置之后，官方默认没有提供 ChatClient 的 bean 注册，所以我们还需要最后一步，注册 ChatClient Bean。
到这里，我们已经可以正常使用 ChatClient、ImageModel 等 API 与 OpenAI 进行互动访问了，如下：
文生文：
文生图：
RAG：
与 JeecgBoot 集成
经过以上两段配置，已经可以正常与 Spring AI 支持的各个大模型进行 API 调用了，不过也仅仅是停留在代码层面，使用门槛也限制在开发员人层面。
JeecgBoot 在 3.7 版本提供了 AI 对话的页面，不过现在版本的默认实现并不是通过 Spring AI 进行集成的，但是却已经完成了前后端对话通信的框架，接下来只需要使用 Spring AI 替换掉原有的大模型交互即可。
org.jeecg.modules.demo.gpt.service.impl.ChatServiceImpl 这个类的 sendMessage 方法中，将如下代码进行注释，替换上 Spring AI 的 API 调用代码即可。如下
替换成
最终效果如开头所示，如果需要将对话替换成 RAG 对话，只需要将 chatClient 调用更换即可。
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