前言

最近有位小伙伴问了我一个问题：“三哥，我们现在项目中要接入大模型，我看网上很多教程都是直接用RestTemplate调用OpenAI或者DeepSeek的API，代码也简单，为啥大家都在说Spring AI更香呢？”

我当时笑了笑，问了他一句：你们项目上线后，老板突然说要把大模型从OpenAI换成国产的通义千问，你的代码要改多少行？

他想了一下，沉默了。

今天这篇文章，我就从HTTP调用的痛点出发，跟大家一起聊聊Spring AI。

希望对你会有所帮助。

一、为什么不建议“手写HTTP”？

先带大家感受一下，绝大多数Java开发者第一次接入大模型时都是怎么写的。

1.1 原生HTTP调用的“经典写法”

前言

最近后台总有小伙伴催更：“三哥，你之前写的那个AI大模型文章是不是该更新了？Claude都出4.6了，GPT都到5.4了！”

我翻出年初写的那篇文章一看，确实，AI圈半年等于人间三年，版本号早就面目全非了。

所以今天，我用2026年3月最新的实测数据和行业动态，重新给大家盘一盘——程序员最常用的6种AI大模型，现在到底谁最强？怎么选？怎么用？

希望对你会有所帮助。

一、2026年进入“神仙打架”模式

在开始之前，我们先花30秒看懂当前格局。

下面这张图展示了六大模型的“血统”和擅长的领域：

前言

最近有球友问：三哥，如何高效提升大模型RAG的准确率？

这个问题是一个最近大家都比较关心的公共问题。

今天这篇文章就专门跟大家一起聊聊提升RAG准确率的一些小技巧，希望对你会有所帮助。

一、RAG效果不好，到底卡在哪？

很多人以为RAG就是“文档切一切→向量化→丢给大模型”，就跑完了。

结果跑出来效果拉跨，还一脸懵逼：我都照教程做了啊。

RAG的完整流程其实是这样的：

任何一个环节出问题，整个效果都会崩。