Text-to-SQL Spring AI 实现与 RAG 技术
基于 Spring AI 的文本到 SQL 应用开发实战
学习内容：
– 掌握如何使用 Spring AI 1.0 构建 AI 应用程序
– 学习通过 LLM 和 RAG 技术实现文本到 SQL 的完整流程
– 掌握使用向量存储进行数据库元数据搜索的方法
– 理解 Spring AI 中函数调用执行 SQL 语句的实现机制
课程内容主题：
– Spring AI 基础知识与核心概念
– 文本到 SQL 的基础实现与代码演示
– 基于 RAG 的数据库元数据搜索技术
– 表重新选择的自动化与手动操作
– SQL 语句执行与验证的函数实现
– Web 界面开发与无服务器部署方案
– MCP 服务器构建与 Spring AI 集成
课程要求：
– 具备 Java 编程语言的基础知识
– 熟悉 Spring 框架及 Spring Boot 开发
– 了解大语言模型（LLM）的基本原理
课程详细描述：
– 本课程以文本到 SQL 为典型应用场景，系统讲解如何利用 Spring AI 构建 AI 应用程序。通过实际案例演示，学员将掌握以下核心技能：
– 使用 ChatClient 与 LLM 进行交互，发送请求并处理响应
– 提取数据库元数据并将其整合到 LLM 的提示信息中
– 利用嵌入模型和向量存储技术实现数据库元数据的语义搜索
– 通过 LLM 自动生成数据库表和 SQL 语句的摘要信息
– 实现基于 LLM 的自动表重新选择功能及用户手动表选择机制
– 使用函数调用执行和验证 SQL 语句的完整流程
– 部署元数据索引器和文本到 SQL 应用为 AWS Lambda 上的无服务器函数
– 课程内容涵盖 Spring AI 的核心模块，包括 ChatClient、顾问系统、嵌入模型、向量存储、聊天记忆及函数调用等关键技术点
– 学员将获得完整的源代码资源，可下载用于学习和实践，源代码包含文本到 SQL 应用的完整实现
– 课程适合希望利用 Spring AI 开发 AI 应用的 Java 开发者，通过系统学习可快速掌握 AI 应用开发的核心技术与实践方法
