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智能机票助手：使用 Spring AI Alibaba 构建

在本篇文章中，我们将探讨如何使用 Spring AI Alibaba 框架来构建一个智能机票助手。这个助手将能够帮助用户完成机票预订、解答问题、改签和取消等服务。

项目概述

智能机票助手的目标是利用 AI 技术来提升用户体验，通过自然语言处理来理解用户的需求，并提供相应的服务。本项目将展示 Spring AI Alibaba 框架在构建智能体应用方面的强大能力。

功能要求

• 自然语言理解：基于 AI 大模型与用户进行对话，理解用户的自然语言输入。
• 多轮对话支持：支持在上下文中理解用户意图，进行多轮连续对话。
• 行业知识理解：理解机票操作相关的术语与规范，如航空法规、退改签规则等。
• 工具辅助任务：在必要时调用工具或系统来辅助完成任务。
  

架构设计

完整架构图

AI 模型服务接入

我们将使用 Spring Boot 来开发一个 Java 应用，该应用能够持续接收用户的问题，并利用 AI 模型来理解问题并做出决策。

RAG 增强

为了确保 AI 模型能够理解并遵守机票退改签的复杂规则，我们将使用 RAG（Retrieval-Augmented Generation）模式。这将允许我们的模型检索并应用相关的领域知识。

Function Calling

AI 智能体可以做出决策，但执行这些决策（如改签或退票操作）需要应用本身来完成。我们将使用 Spring AI 框架来将决策转换为具体的函数调用。

Chat Memory

为了支持多轮对话，我们需要保留对话上下文。Spring AI Alibaba 提供了内置的 Conversation Memory 支持，以帮助维护对话状态。

核心组件

1. Chat Model API：与阿里云通义模型进行交互。
2. Prompt 管理：管理对话的提示信息。
3. Chat Memory：支持多轮对话的聊天记忆。
4. RAG 和 Vector Store：处理机票预定、改签、退票等相关规则。

ChatClient 编码

Spring AI Alibaba 提供了 ChatClient，这是一个高阶 API 抽象，允许我们方便地将多个组件组装成一个智能体 Agent。

this.chatClient = modelBuilder.defaultSystem("""您是“Funnair”航空公司的客户聊天支持代理。请以友好、乐于助人且愉快的方式来回复。您正在通过在线聊天系统与客户互动。在提供有关预订或取消预订的信息之前，您必须始终从用户处获取以下信息：预订号、客户姓名。在询问用户之前，请检查消息历史记录以获取此信息。在更改预订之前，您必须确保条款允许这样做。如果更改需要收费，您必须在继续之前征得用户同意。使用提供的功能获取预订详细信息、更改预订和取消预订。如果需要，可以调用相应函数调用完成辅助动作。请讲中文。今天的日期是 {current_date}.""").defaultAdvisors(new PromptChatMemoryAdvisor(chatMemory), // Chat Memorynew VectorStoreChatMemoryAdvisor(vectorStore)),new QuestionAnswerAdvisor(vectorStore, SearchRequest.defaults()), // RAGnew LoggingAdvisor()).defaultFunctions("getBookingDetails", "changeBooking", "cancelBooking") // FUNCTION CALLING.build();

示例运行效果

通过上述步骤，我们成功构建了一个智能机票助手，它能够理解用户的需求并提供相应的服务。这个助手不仅能够提升用户体验，还能够提高航空公司的运营效率。

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