这是一个或许对你有用的社群 一对一交流/面试小册/简历优化/求职解惑欢迎加入「芋道快速开发平台」知识星球。下面是星球提供的部分资料《项目实战视频》从书中学往事上“练”《互联网高频面试题》面朝简历学习春暖花开《架构 x 系统设计》摧枯拉朽掌控面试高频场景题《精进 Java 学习指南》系统学习互联网主流技术栈《必读 Java 源码专栏》知其然知其所以然这是一个或许对你有用的开源项目国产Star破10w的开源项目前端包括管理后台、微信小程序后端支持单体、微服务架构RBAC权限、数据权限、SaaS多租户、商城、支付、工作流、大屏报表、ERP、CRM、AI大模型、IoT物联网等功能多模块https://gitee.com/zhijiantianya/ruoyi-vue-pro微服务https://gitee.com/zhijiantianya/yudao-cloud视频教程https://doc.iocoder.cn【国内首批】支持 JDK17/21SpringBoot3、JDK8/11Spring Boot2双版本来源JavaGuide核心功能Prompt 管理数据集管理评估器管理实验管理可观测性模型配置系统架构总结项目地址Spring AI Alibaba是以 Spring AI 为基础由阿里巴巴打造和扩展的 AI 框架。它继承了 Spring AI 的所有优点并在多智能体Multi-agent应用开发和企业级特性方面进行了显著增强。不过Spring AI Alibaba 虽好但想在公司里真正用起来还得跨过三大“工程坎”“Prompt 调试反反复复”——开发效率低Prompt 写死在代码里每次想改个词儿都得重新编译、部署、重启应用半天就浪费在这上面了。团队里你用你的版本我用我的版本乱成一锅粥没法统一管理。“AI 效果全靠感觉”——质量没保障AI 回答得好不好基本靠人眼瞅或者随便写个脚本跑跑。测试不全面没有统一的打分标准这次和上次的效果也没法比。产品质量完全是“玄学”。“线上运行一团迷雾”——运维难度大 AI 应用上线后就像个“黑盒子”。请求进去了到底在里面哪个环节慢了、哪个环节错了完全看不清。出了问题只能一头扎进海量日志里捞针排查效率极低。为了解决这些问题阿里推出了 Spring AI Alibaba Admin 。这是一个基于 Spring AI Alibaba 的 AI Agent 开发与评估平台旨在为开发者和企业提供完整的 AI Agent 生命周期管理解决方案。平台支持从 Prompt 工程、数据集管理、评估器配置到实验执行和结果分析的完整工作流帮助用户快速构建、测试和优化 AI Agent 应用。核心功能Prompt 管理模板化管理支持 Prompt 模板的创建、更新与版本化管理实现高效复用与协同。版本控制内置完善的版本管理系统轻松追踪和回溯 Prompt 的每一次迭代历史。在线调试与预览提供交互式调试界面支持流式响应预览即时验证 Prompt 的最终效果。多轮对话支持无缝管理多轮对话的上下文Context助力构建更复杂的对话式应用。数据集管理版本化管理对数据集进行版本控制确保不同批次评估实验的可追溯性与可复现性。数据项精细编辑支持对数据集中的每一条数据进行独立的增、删、改、查操作。从链路追踪自动化生成可从生产环境的 OpenTelemetry 链路数据中一键筛选并创建评估数据集实现真实场景驱动的评估。评估器管理评估器灵活配置支持创建和配置多种内置及自定义评估器以满足不同评估维度的需求。模板与自定义逻辑提供丰富的评估器模板库同时支持通过编写代码实现高度自定义的评估逻辑。在线调试与测试支持评估器逻辑的在线调试与测试确保评估标准的准确无误。版本化与发布对评估器进行版本控制与发布管理保障评估标准在团队内的一致性与迭代。实验管理实验执行: 自动化执行评估实验。结果分析: 详细的实验结果分析和统计。实验控制: 支持实验的启动、停止、重启和删除。批量处理: 支持批量实验执行和结果对比。可观测性端到端链路追踪深度集成 OpenTelemetry提供从用户请求到模型响应的全链路追踪能力。服务监控与概览集中展示 LLM 应用服务列表与核心性能指标QPS、延迟、错误率等的统计概览。Trace 深度分析提供详细的 Trace 详情与 Span 分析帮助快速定位性能瓶颈与应用错误。模型配置广泛的模型支持无缝接入并支持 OpenAI、通义千问 (DashScope)、DeepSeek 等国内外主流 AI 大模型。统一凭证管理集中管理不同模型的 API Key 及相关配置参数确保安全与便捷。动态热更新支持在运行时动态更新和切换模型配置无需重启服务即可生效。基于 Spring Boot MyBatis Plus Vue Element 实现的后台管理系统 用户小程序支持 RBAC 动态权限、多租户、数据权限、工作流、三方登录、支付、短信、商城等功能项目地址https://github.com/YunaiV/ruoyi-vue-pro视频教程https://doc.iocoder.cn/video/系统架构整体架构基于 Spring Cloud Alibaba Gateway Nacos RocketMQ Vue Element 实现的后台管理系统 用户小程序支持 RBAC 动态权限、多租户、数据权限、工作流、三方登录、支付、短信、商城等功能项目地址https://github.com/YunaiV/yudao-cloud视频教程https://doc.iocoder.cn/video/总结Spring AI Alibaba 作为阿里基于 Spring AI 扩展的 AI 框架虽在多智能体开发与企业级特性上优势显著但企业落地时面临 Prompt 调试低效、AI 质量无保障、线上运维难三大核心痛点。为此阿里推出的Spring AI Alibaba Admin通过五大核心功能形成 AI Agent 全生命周期解决方案以 Prompt 模板化与版本控制提升开发效率靠数据集版本管理与自动化生成保障评估基础借灵活的评估器配置解决质量 “玄学” 问题用实验管理实现批量评估与结果对比再以端到端链路追踪和服务监控破解运维 “黑盒” 困境同时支持多模型接入与动态配置。整体来看该平台精准解决了 Spring AI Alibaba 落地的工程难题为开发者和企业快速构建、测试、优化 AI Agent 应用提供了完整支撑降低了企业级 AI 应用的开发与运维门槛。项目地址https://github.com/spring-ai-alibaba/spring-ai-alibaba-admin欢迎加入我的知识星球全面提升技术能力。 加入方式“长按”或“扫描”下方二维码噢星球的内容包括项目实战、面试招聘、源码解析、学习路线。文章有帮助的话在看转发吧。 谢谢支持哟 (*^__^*
阿里又开源了一个顶级 Java 项目！
这是一个或许对你有用的社群 一对一交流/面试小册/简历优化/求职解惑欢迎加入「芋道快速开发平台」知识星球。下面是星球提供的部分资料《项目实战视频》从书中学往事上“练”《互联网高频面试题》面朝简历学习春暖花开《架构 x 系统设计》摧枯拉朽掌控面试高频场景题《精进 Java 学习指南》系统学习互联网主流技术栈《必读 Java 源码专栏》知其然知其所以然这是一个或许对你有用的开源项目国产Star破10w的开源项目前端包括管理后台、微信小程序后端支持单体、微服务架构RBAC权限、数据权限、SaaS多租户、商城、支付、工作流、大屏报表、ERP、CRM、AI大模型、IoT物联网等功能多模块https://gitee.com/zhijiantianya/ruoyi-vue-pro微服务https://gitee.com/zhijiantianya/yudao-cloud视频教程https://doc.iocoder.cn【国内首批】支持 JDK17/21SpringBoot3、JDK8/11Spring Boot2双版本来源JavaGuide核心功能Prompt 管理数据集管理评估器管理实验管理可观测性模型配置系统架构总结项目地址Spring AI Alibaba是以 Spring AI 为基础由阿里巴巴打造和扩展的 AI 框架。它继承了 Spring AI 的所有优点并在多智能体Multi-agent应用开发和企业级特性方面进行了显著增强。不过Spring AI Alibaba 虽好但想在公司里真正用起来还得跨过三大“工程坎”“Prompt 调试反反复复”——开发效率低Prompt 写死在代码里每次想改个词儿都得重新编译、部署、重启应用半天就浪费在这上面了。团队里你用你的版本我用我的版本乱成一锅粥没法统一管理。“AI 效果全靠感觉”——质量没保障AI 回答得好不好基本靠人眼瞅或者随便写个脚本跑跑。测试不全面没有统一的打分标准这次和上次的效果也没法比。产品质量完全是“玄学”。“线上运行一团迷雾”——运维难度大 AI 应用上线后就像个“黑盒子”。请求进去了到底在里面哪个环节慢了、哪个环节错了完全看不清。出了问题只能一头扎进海量日志里捞针排查效率极低。为了解决这些问题阿里推出了 Spring AI Alibaba Admin 。这是一个基于 Spring AI Alibaba 的 AI Agent 开发与评估平台旨在为开发者和企业提供完整的 AI Agent 生命周期管理解决方案。平台支持从 Prompt 工程、数据集管理、评估器配置到实验执行和结果分析的完整工作流帮助用户快速构建、测试和优化 AI Agent 应用。核心功能Prompt 管理模板化管理支持 Prompt 模板的创建、更新与版本化管理实现高效复用与协同。版本控制内置完善的版本管理系统轻松追踪和回溯 Prompt 的每一次迭代历史。在线调试与预览提供交互式调试界面支持流式响应预览即时验证 Prompt 的最终效果。多轮对话支持无缝管理多轮对话的上下文Context助力构建更复杂的对话式应用。数据集管理版本化管理对数据集进行版本控制确保不同批次评估实验的可追溯性与可复现性。数据项精细编辑支持对数据集中的每一条数据进行独立的增、删、改、查操作。从链路追踪自动化生成可从生产环境的 OpenTelemetry 链路数据中一键筛选并创建评估数据集实现真实场景驱动的评估。评估器管理评估器灵活配置支持创建和配置多种内置及自定义评估器以满足不同评估维度的需求。模板与自定义逻辑提供丰富的评估器模板库同时支持通过编写代码实现高度自定义的评估逻辑。在线调试与测试支持评估器逻辑的在线调试与测试确保评估标准的准确无误。版本化与发布对评估器进行版本控制与发布管理保障评估标准在团队内的一致性与迭代。实验管理实验执行: 自动化执行评估实验。结果分析: 详细的实验结果分析和统计。实验控制: 支持实验的启动、停止、重启和删除。批量处理: 支持批量实验执行和结果对比。可观测性端到端链路追踪深度集成 OpenTelemetry提供从用户请求到模型响应的全链路追踪能力。服务监控与概览集中展示 LLM 应用服务列表与核心性能指标QPS、延迟、错误率等的统计概览。Trace 深度分析提供详细的 Trace 详情与 Span 分析帮助快速定位性能瓶颈与应用错误。模型配置广泛的模型支持无缝接入并支持 OpenAI、通义千问 (DashScope)、DeepSeek 等国内外主流 AI 大模型。统一凭证管理集中管理不同模型的 API Key 及相关配置参数确保安全与便捷。动态热更新支持在运行时动态更新和切换模型配置无需重启服务即可生效。基于 Spring Boot MyBatis Plus Vue Element 实现的后台管理系统 用户小程序支持 RBAC 动态权限、多租户、数据权限、工作流、三方登录、支付、短信、商城等功能项目地址https://github.com/YunaiV/ruoyi-vue-pro视频教程https://doc.iocoder.cn/video/系统架构整体架构基于 Spring Cloud Alibaba Gateway Nacos RocketMQ Vue Element 实现的后台管理系统 用户小程序支持 RBAC 动态权限、多租户、数据权限、工作流、三方登录、支付、短信、商城等功能项目地址https://github.com/YunaiV/yudao-cloud视频教程https://doc.iocoder.cn/video/总结Spring AI Alibaba 作为阿里基于 Spring AI 扩展的 AI 框架虽在多智能体开发与企业级特性上优势显著但企业落地时面临 Prompt 调试低效、AI 质量无保障、线上运维难三大核心痛点。为此阿里推出的Spring AI Alibaba Admin通过五大核心功能形成 AI Agent 全生命周期解决方案以 Prompt 模板化与版本控制提升开发效率靠数据集版本管理与自动化生成保障评估基础借灵活的评估器配置解决质量 “玄学” 问题用实验管理实现批量评估与结果对比再以端到端链路追踪和服务监控破解运维 “黑盒” 困境同时支持多模型接入与动态配置。整体来看该平台精准解决了 Spring AI Alibaba 落地的工程难题为开发者和企业快速构建、测试、优化 AI Agent 应用提供了完整支撑降低了企业级 AI 应用的开发与运维门槛。项目地址https://github.com/spring-ai-alibaba/spring-ai-alibaba-admin欢迎加入我的知识星球全面提升技术能力。 加入方式“长按”或“扫描”下方二维码噢星球的内容包括项目实战、面试招聘、源码解析、学习路线。文章有帮助的话在看转发吧。 谢谢支持哟 (*^__^*
