随着业务复杂度的提升，传统的单体应用在可维护性、扩展性和部署效率上逐渐暴露出瓶颈。微服务架构作为应对这些挑战的现代化解决方案，正被越来越多的团队所采纳。然而，向微服务转型并非易事，它不仅带来了技术上的优势，也引入了分布式系统的固有复杂性。

仅仅有prompt template的今日运势，目前看来只是个随机内容生成器，没什么可玩性，可以通过接入RAG(检索增强生成)，结合外部知识库，来提升今日运势的准确性和趣味性。

Spring AI提供了一些功能来影响LLM返回的响应。本文将介绍如何通过设置生成选项、结构化输出转换器和流式响应来优化AI生成内容的质量和用户体验。

在使用AI生成内容时，Prompt模板的设计至关重要。Spring AI提供了Prompt Template的功能，帮助我们更好地组织和管理Prompt模板，从而提升生成内容的质量和一致性。搞个AI算命先生，来看看今天的运势如何吧！

我们使用AI生成的内容需要经过评估，以确保其质量和准确性。Spring AI提供了统一的接口，可以使用一个模型对另一个模型的回复进行评估。但当前的v1.1.0版本中存在一些问题，并不是太好用。

本文介绍如何搭建一个基于Spring AI的项目，包括环境配置和基本使用示例。

在Spring Boot应用中使用envsubst工具替换application.yaml中的环境变量，获取包含实际值的完整配置文件。

定制Spring Initializr，生成项目的Scaffold，减少每次创建spring boot项目的重复工作。

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我在homelab的k8s集群中使用helm部署了postgresql，但是prometheus stack没有采集到postgresql的指标数据。怎么排查这个问题呢？