Java 篇-项目实战-AI 天机学堂(从0到1)-day3
java 篇： 1.基础地基 2.设计原理 3.项目实战
购买课程与知识库-查询课程-实现分析：
调用这个 OpenFeign 接口：
实现流程：
因为如果直接调用返回的数据比较多，并不一定都需要，所以需要定义一个类。
定义 DTO:
package com.tianji.aigc.tools.result;
import cn.hutool.core.bean.BeanUtil;
import cn.hutool.core.util.NumberUtil;
import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonPropertyDescription;
import com.tianji.api.dto.course.CourseBaseInfoDTO;
import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Builder;
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;
import java.util.Optional;
@Data
@Builder
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
public class CourseInfo {
@JsonPropertyDescription("课程id")
private Long id;
@JsonPropertyDescription("课程名称")
private String name;
@JsonPropertyDescription("课程价格，单位为元，货币为人民币")
private double price;
@JsonPropertyDescription("课程学习有效期，单位：月")
private Integer validDuration;
@JsonPropertyDescription("适用人群，例如：初学者")
private String usePeople;
@JsonPropertyDescription("课程详细介绍")
private String detail;
_/**_
_ * 将CourseBaseInfoDTO转换为CourseInfo对象_
_ *_
_ * @param courseBaseInfoDTO 课程基础信息数据传输对象（包含原始课程数据）_
_ * @return 转换后的课程信息实体对象（包含格式化后的价格和详情页URL）_
_ */_
_ _public static CourseInfo of(CourseBaseInfoDTO courseBaseInfoDTO) {
if (null == courseBaseInfoDTO) {
return null;
}
// 基础对象属性拷贝（忽略转换错误）
CourseInfo courseInfo = BeanUtil._toBeanIgnoreError_(courseBaseInfoDTO, CourseInfo.class);
// 价格格式化处理：分转元 -> 四舍五入保留两位小数 -> 默认值0.0
courseInfo.setPrice(Optional._ofNullable_(courseBaseInfoDTO.getPrice())
.map(num -> num.doubleValue() / 100d)
.map(num -> NumberUtil._round_(num, 2).doubleValue())
.orElse(0.0d));
return courseInfo;
}
}
- `public static`：工具方法，可以直接通过类名调用
- `CourseInfo`：返回类型是课程信息实体
- `of`：工厂方法命名惯例，表示"转换/创建"
- 参数：原始的课程基础信息 DTO
基础属性拷贝
- `BeanUtil.toBeanIgnoreError()`：Hutool 工具方法
- 作用：将 DTO 中同名的属性自动拷贝到 CourseInfo 对象中
- `IgnoreError`：遇到类型不匹配等错误时忽略，不中断执行
- 例如：DTO 的 `name` → CourseInfo 的 `name`，DTO 的 `description` → CourseInfo 的 `description`
价格格式化处理（核心逻辑）
逐步解析：
① `Optional.ofNullable(courseBaseInfoDTO.getPrice())`
- 将价格包装成 Optional，避免空指针
- 如果价格为 `null`，后面会走 `orElse(0.0d)`
② `.map(num -> num.doubleValue() / 100d)`
- 分转元：数据库通常存储分为单位（避免浮点精度问题）
- 例如：`1299 分` → `12.99 元`
- 除以 `100d` 得到元，`d` 是 Java 中表示 double 类型字面量 的后缀。
③ `.map(num -> NumberUtil.round(num, 2).doubleValue())`
- 四舍五入保留两位小数
- `NumberUtil.round()`：Hutool 的精确四舍五入
- 例如：`12.999` → `13.00`
④ `.orElse(0.0d)`
- 如果原始价格为 `null`，默认设置为 `0.0`
定义课程工具类：
工具描述和工具参数描述放到常量类当中
定义常量类：
package com.tianji.aigc.constants;
public interface Constant {
interface Tools {
String _QUERY_COURSE_BY_ID _= "根据课程id查询课程详细信息";
}
interface ToolParams {
String _COURSE_ID _= "课程id";
}
}
可以直接都罗列，但不优雅。
这里就用到了之前的 of 方法，写好之后，就需要在 SpringAIConfig 把它注入进来。
下面进行测试：
在工具里面打个断点：
输入内容：查询课程，课程 id 为：1589905661084430337
发现进到这个工具里面了，调用工具成功
购买课程与知识库-查询课程-课程卡片：
实现思路：
要想实现这个效果，就必须给前端返回相应的参数数据，前端才能展示卡片，但是，上述的内容，都是大模型返回的，都是些文字数据，而我们需要给前端的是格式化的数据，例如 json 数据，该怎么做呢？
实际上，就是在 `Flux` 输出流的最后，做判断，如果调用了工具，拿到工具的结果，追加到输出流的结束标签之前即可。像这样
这个参数数据结构是这样的：**（这个是和前端约定好的结构）**
这里有一件很重要的事情还没搞清楚，就是，Tool 执行的结果已经给了大模型，我们在 Flux 输出时如何获取到呢？**（这个问题很重要）**
要想解决这个问题，就必须在全局有个容器，工具执行完后，将结果放入容器，流输出的最后进行判断，判断这个容器中是否有数据，如果有，就添加到流中，反之，就不需要添加。这样就可以解决问题了。
仔细想想，其实还有一个问题，就是存入这个容器的数据，怎么确保是这次请求的结果数据呢？能不能和 sessionId 关联？这其实是不可以的，因为同一个 sessionid 也可能有并发的情况，所以不能使用 sessionId，那就需要重新生成一个 requestId，这个请求 id，每次发起大模型时都会生成一个新的 id，用这个请求 id 和容器的数据关联起来，问题就解决了。
基本的流程如下：
生成一个唯一的请求 ID，并传递给工具方法
`toolContext()` 方法
- 这是 `ChatClient` 或类似类的一个方法
- 作用：设置工具调用的上下文参数
- 参数：接收一个 `Map` 类型的参数
- 返回：返回自身对象，支持继续链式调用
`Map.of()` 静态方法
- Java 9+ 引入的静态工厂方法
- 作用：快速创建不可变的 Map（最多支持 10 对键值对）
- 语法：`Map.of(key1, value1, key2, value2, ...)`
在 CourseTools 添加接收这个参数：
定义一个工具结果保持器，也就是容器：
package com.tianji.aigc.config;
import cn.hutool.core.lang.Assert;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Optional;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
_/**_
_ * 工具结果保持器，用来存储tools中得到的结果，请求id 作为key， value为键值对数据_
_ *_
_ * @author zzj_
_ * @version 1.0_
_ */_
public class ToolResultHolder {
private static final Map<String, Map<String, Object>> _HANDLER_MAP _= new ConcurrentHashMap<>();
_/**_
_ * 工具类，禁止实例化_
_ */_
_ _private ToolResultHolder() {
}
public static void put(String key, String field, Object result) {
Assert._notNull_(key, "key is not null!");
Assert._notNull_(field, "field is not null!");
_HANDLER_MAP_.computeIfAbsent(key, k -> new HashMap<>()).put(field, result);
}
public static Map<String, Object> get(String key) {
return key == null ? null : _HANDLER_MAP_.get(key);
}
public static Object get(String key, String field) {
Assert._notNull_(key, "key is not null!");
Assert._notNull_(field, "field is not null!");
return Optional._ofNullable_(_HANDLER_MAP_.get(key))
.map(map -> map.get(field))
.orElse(null);
}
public static void remove(String key) {
Assert._notNull_(key, "key is not null!");
_HANDLER_MAP_.remove(key);
}
}
前面的大 key 对应 request_id，而小 key 对应如下
`HANDLER_MAP.computeIfAbsent(key, k -> new HashMap<>()).put(field, result);`
获取指定 key 对应的 Map，如果不存在就创建一个新的，然后往这个 Map 中放入键值对。
工具保存数据:
整体功能：将查询到的课程信息缓存到 `ToolResultHolder` 中，以便在同一次请求的其他地方复用，避免重复查询。
常量定义
- 定义缓存 key 的格式模板
- 最终会生成类似 `courseInfo_12345` 这样的 key
核心逻辑（在 map 中执行）
`MapUtil.get(toolContext.getContext(), Constant.REQUEST_ID, String.class)`
从 `toolContext` 的上下文 Map 中，取出 `Constant.REQUEST_ID` 这个 key 对应的值，并且把这个值转为 `String` 类型返回。
`var field = StrUtil.format(FIELD_NAME_FORMAT, StrUtil.lowerFirst(CourseInfo.class.getSimpleName()), courseId);`
获取类名
| 项目 | 说明 |
| `CourseInfo.class` | 获取 `CourseInfo` 类的 Class 对象 |
| `getSimpleName()` | 获取类的简单名称（不包含包名） |
| 返回值 | `"CourseInfo"` |
首字母小写
| 项目 | 说明 |
| `StrUtil.lowerFirst()` | Hutool 工具，将字符串首字母转为小写 |
| 返回值 | `"courseInfo"` |
格式化字符串
| 项目 | 说明 |
| `StrUtil.format()` | Hutool 的字符串格式化工具 |
| 执行过程 | 将 `{}` 占位符依次替换为后面的参数 |
| 返回值 | `"courseInfo_12345"` |
`ToolResultHolder.` _put_ `(requestId, field, courseInfo);`
这段代码只是中间处理（副作用操作），对 `courseInfo` 对象本身没有任何实际修改。
输出流中添加结果
| 步骤 | 操作 | 目的 |
| 1 | `concatWith(Flux.defer(...))` | 在响应流结束后追加逻辑 |
| 2 | `ToolResultHolder.get(requestId)` | 获取缓存的工具调用结果 |
| 3 | `ToolResultHolder.remove(requestId)` | 清理缓存，释放内存 |
| 4 | 构建 `PARAM` 事件 | 将参数数据传给前端 |
| 5 | 发送 `STOP_EVENT` | 告诉前端流结束 |
作用：创建一个 Flux 流，依次发出指定的元素，然后自动结束。
`Flux.just(chatEventVO, STOP_EVENT)` 创建了一个响应式流，这个流会依次发出参数事件和结束事件，然后自动关闭。
测试一下：
还是输入：查询课程，课程 id 为：1589905661084430337
测试成功
购买课程与知识库-无法存储 params 的 bug 修复：
params 参数没有内容，查看历史记录，数据无法回显。
定位问题：
解决思路：
这个 bug 的解决思路就是，在 `RedisChatMemoryRepository` 中保存数据时，获取到 `ToolResultHolder` 中的数据，将数据保存到 `params` 中即可。
但是，`ToolResultHolder` 中的数据，是与 `requestId` 关联的，`requestId` 是我们自己生成的，在 `RedisChatMemory` 中是没有的，所以，这个问题的关键就是如何获取到 `requestId` 了，只要有了 `requestId` 就可以获取到数据，进行保存了。
如何传递 `requestId`？
其实，同样也是可以借助于 `ToolResultHolder` 来完成，我们可以把 `ToolResultHolder` 看作是一个**通用的容器**，可以放 Tool 的结果，也可以放其他的内容，只要及时的删除即可。
在 ChatServiceImpl 中将 messageId 和 requestId 关联起来
在 MessageUtil 当中添加：
测试一下:
params 有值了
购买课程与知识库-代码优化:
因为是流式输出，所以现在是每次都去获取消息 id,但是其实在要结束的时候去获取关联就行了。
获取结束原因
作用：获取 AI 响应的结束原因
数据流向：
购买课程与知识库-反序列化的处理:
因为 SpringAI 没有这个参数，所以我们需要定义一个类然后继承它来实现
MessageUtil 当中：
**MyAssistantMessage：**
package com.tianji.aigc.memory;
import lombok.Getter;
import lombok.Setter;
import org.springframework.ai.chat.messages.AssistantMessage;
import org.springframework.ai.content.Media;
import java.util.List;
import java.util.Map;
@Getter
@Setter
public class MyAssistantMessage extends AssistantMessage {
private Map<String, Object> params;
public MyAssistantMessage(String content, Map<String, Object> properties, List<ToolCall> toolCalls, List<Media> media, Map<String, Object> params) {
super(content, properties, toolCalls, media);
this.params = params;
}
}要实现原来最多参数的那个方法。
MessageUtil 替换原来的 **AssistantMessage**
查询的时候也用到了，所以 ChatSessionServiceImpl 当中 queryBySessionId 的方法也得改。
测试一下：
测试通过。
购买课程与知识库-RAG 基本原理:
之所以要使用知识库，是因为我们在做课程推荐时，需要先从知识库匹配到课程，再通过课程 id 查询课程信息进行推荐，如果没有知识库，就无法根据学生的需求进行推荐，所以必须要用到知识库了。
实现流程如下：
部署 es:
#win平台
docker run -d \
--name es2 \
-e "discovery.type=single-node" \
-e "xpack.security.enabled=false" \
-v es2-data:/usr/share/elasticsearch/data \
-v es2-plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins \
--privileged \
--network es2-net \
--restart=always \
-p 19200:9200 \
-p 19300:9300 \
registry.cn-beijing.aliyuncs.com/itcast/elasticsearch:8.13.4
---------------------------------------------------------------------------------
#M系列MAC虚拟机
docker run -d \
--name es2 \
-e "discovery.type=single-node" \
-e "xpack.security.enabled=false" \
-v es2-data:/usr/share/elasticsearch/data \
-v es2-plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins \
--privileged \
--network es2-net \
--restart=always \
-p 19200:9200 \
-p 19300:9300 \
docker.1ms.run/elasticsearch:8.13.4
#如果容器已经存在，可以先删除，再创建
#删除
docker rm -f es2
#清理挂载目录中无用的数据
docker volume prune
之后访问：[http://192.168.150.101:19200/](http://192.168.150.101:19200/)
看到下面就成功了
然后在项目中集成 es:
在 tj-aigc 项目中，导入 SpringAI 集成 ES 的依赖：
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-advisors-vector-store</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-starter-vector-store-elasticsearch</artifactId>
<exclusions>
<exclusion>
<groupId>co.elastic.clients</groupId>
<artifactId>elasticsearch-java</artifactId>
</exclusion>
</exclusions>
</dependency>
<dependency>
<groupId>co.elastic.clients</groupId>
<artifactId>elasticsearch-java</artifactId>
<version>8.15.5</version>
</dependency>在 nacos 的配置中心的 `aigc-service.yaml` 文件中进行配置：
spring:
elasticsearch:
uris: http://192.168.150.101:19200
ai:
dashscope:
api-key: ${tj.ai.dashscope.key}
chat:
enabled: true
options:
model: qwen-plus
# model: qwen-plus
# model: qwen2.5-1.5b-instruct 免费模型
embedding:
enabled: true
options:
model: text-embedding-v3 #向量模型
dimensions: 1024 #向量维度维度
vectorstore: #向量库配置
elasticsearch: #使用ES作为向量库存储
initialize-schema: true #开启初始化向量库结构
dimensions: 1024 #向量维度维度| 放 Nacos | 放 application.yml |
| ✅ 数据库/ES/Redis 连接地址 | ✅ 应用名称、端口 |
| ✅ API Key、密码、密钥 | ✅ 固定开关（enabled: true） |
| ✅ 环境差异配置 | ✅ 固定维度、模型名 |
| ✅ 动态开关（可实时修改） | ✅ 日志格式、编码 |
| ✅ 不同环境不同值 | ✅ 本地开发专用配置 |
核心原则：会变的放 Nacos，不变的放本地；敏感信息放 Nacos，框架配置放本地。当然也可以都在 nacos 当中配，但是不推荐。这里所有关于 spring-ai 的配置都在 nacos 当中配
部署 kibana
可视化界面，部署 `kibana` 的目的是用于查看 `ES` 中是否已经创建了索引库。
#win平台
docker run -d \
--name kibana2 \
-e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://192.168.150.101:19200 \
-p 15601:5601 \
docker.elastic.co/kibana/kibana:8.13.4
#M系列MAC虚拟机
docker run -d \
--name kibana2 \
-e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://192.168.150.101:19200 \
-p 15601:5601 \
docker.1ms.run/kibana:8.13.4等待 `kibana` 启动好之后，访问地址：[http://192.168.150.101:15601/app/dev_tools#/console](http://192.168.150.101:15601/app/dev_tools#/console)
看到页面就成功了，现在是直接进入 dev_tools 开发工具
如果是首页，可以点击这里
或者直接搜索
默认索引库名字：
查下看下索引库在不在
在：
不在：
搜索索引库数据：
购买课程与知识库-写入数据到知识库:
在知识库中，需要写入一些数据，以供推荐课程使用
package com.tianji.aigc.controller;
import cn.hutool.core.collection.CollStreamUtil;
import lombok.RequiredArgsConstructor;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.ai.document.Document;
import org.springframework.ai.vectorstore.VectorStore;
import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import java.util.List;
@Slf4j
@RestController
@RequestMapping("/embedding")
@RequiredArgsConstructor
public class EmbeddingController {
private final VectorStore vectorStore;
@PostMapping
public void saveVectorStore(@RequestParam("messages") List<String> messages) {
_log_.info("保存到向量数据库中，消息数据：{}", messages);
//构建文档
List<Document> documents = CollStreamUtil._toList_(messages, message -> Document._builder_()
.text(message)
.build());
//存储到向量数据库中
this.vectorStore.add(documents);
_log_.info("保存到向量数据库成功, 数量：{}", messages.size());
}
}将传入的文本消息转换为向量并存储到向量数据库，用于后续的相似度搜索和语义检索。
依赖注入
- `VectorStore`：向量数据库接口（可能是 Chroma、Pinecone、Milvus 等）
- `final` + `@RequiredArgsConstructor`：自动生成构造器注入
接口定义
| 注解 | 说明 |
| `@PostMapping` | 处理 POST 请求 |
| `@RequestParam("messages")` | 从请求参数中获取 `messages` |
请求示例：
构建文档对象
作用：将字符串消息转换为向量数据库的 Document 对象
`CollStreamUtil.toList()`：Hutool 工具，结合了 Collection 和 Stream
存储到向量数据库
- 将每个 Document 的 text 字段转换为向量（embedding vector）
- 存储向量和原始文本
- 建立索引，支持相似度搜索
完整数据流
准备写入数据：
注入的是 es
先用向量模型进行向量化
然后进行保存
现在就又多了 3 条数据
下面是 1024 维上的数值
购买课程与知识库-集成到 chatClient:
依赖注入
- `VectorStore`：向量数据库接口
- 存储了之前通过 `/embedding` 接口保存的文本向量
创建 RAG Advisor
作用：构建一个 RAG 增强器，配置检索参数
应用到 AI 对话
RAG 工作流程
参数详解
`similarityThreshold(0.6d)`
相似度阈值，只返回相似度 > 0.6 的结果
| 阈值 | 效果 |
| 0.9+ | 严格匹配，返回少但精准 |
| 0.6-0.7 | 平衡，推荐值 |
| 0.5- | 宽松，返回多但可能有噪音 |
`topK(6)`
最多返回 6 条最相似的结果
| topK | 效果 |
| 小(1-3) | 上下文少，回答简洁 |
| 中(4-6) | 平衡，推荐值 |
| 大(10+) | 上下文多，但可能引入噪音，消耗更多 token |
先在 apifox 上测下：
可以,然后前端测试
测试通过
这里是因为调用工具，但那个工具还没有实现。
有些模型看到下单购买，不会去看 ID，所以可以换下模型试下
Max 效果比 Plus 好
购买课程与知识库-实战任务:
练习 1：
前面我们只实现了向量库的新增操作，除了新增操作外，我们还可以实现如下的几个接口：
实现了这几个接口后，我们就不需要在 kibana 中操作了。
参考代码：
package com.tianji.aigc.controller;
import cn.hutool.core.collection.CollStreamUtil;
import lombok.RequiredArgsConstructor;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.ai.document.Document;
import org.springframework.ai.embedding.EmbeddingModel;
import org.springframework.ai.embedding.EmbeddingResponse;
import org.springframework.ai.vectorstore.SearchRequest;
import org.springframework.ai.vectorstore.VectorStore;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;
import java.util.List;
@Slf4j
@RestController
@RequestMapping("/embedding")
@RequiredArgsConstructor
public class EmbeddingController {
private final VectorStore vectorStore;
private final EmbeddingModel embeddingModel;
@PostMapping
public void saveVectorStore(@RequestParam("messages") List<String> messages) {
log.info("保存到向量数据库中，消息数据：{}", messages);
//构建文档
List<Document> documents = CollStreamUtil.toList(messages, message -> Document.builder()
.text(message)
.build());
//存储到向量数据库中
this.vectorStore.add(documents);
log.info("保存到向量数据库成功, 数量：{}", messages.size());
}
@GetMapping
public EmbeddingResponse embed(@RequestParam("message") String message) {
return this.embeddingModel.embedForResponse(List.of(message));
}
@DeleteMapping
public void deleteVectorStore(@RequestParam("ids") List<String> ids) {
// 删除向量数据库中的数据
this.vectorStore.delete(ids);
}
@GetMapping("/search")
public List<Document> search(@RequestParam("message") String message) {
return this.vectorStore.similaritySearch(SearchRequest.builder().query(message).topK(5).build());
}
@GetMapping("/search/all")
public List<Document> searchAll() {
// 搜索全部数据
return this.vectorStore.similaritySearch(SearchRequest.builder().query("").topK(999).build());
}
}练习 2：
-
按照SpringAI官方文档，实现使用Redis作为向量库存储，替换课程中的ES部分。👉 Redis :: Spring AI Reference
-
实现提示：使用Redis实现向量库，需要使用到redis-stack。
-
Docker 镜像网址：1ms.run
https://1ms.run/r/redis/redis-stack
copy 过来之后记得改下
要走镜像的话，加下
当然最好不要用 latest 最新版本，因为你不知道是哪个版本
docker run -d \
--name redis-stack \
-p 16379:6379 \
-p 18001:8001 \
-e REDIS_ARGS="--requirepass 123456" \
docker.lms.run/redis/redis-stack:7.2.0-v17
docker run -d \
--name redis-stack \
-p 16379:6379 \
-p 18001:8001 \
-e REDIS_ARGS="--requirepass 123456" \
redis/redis-stack:7.2.0-v17第一个端口是 redis 的，第二个端口是 redisInsight，可视化界面的。下次运行的时候记得启动 redis-stack 服务.
执行一下，这里我有魔法，就不用这个镜像了
完整格式
逐部分解析
各部分组成
| 部分 | 值 | 说明 |
| 协议 | `redis://` | 使用 Redis 协议连接 |
| 密码 | `:123456` | 冒号后面跟密码，前面没有用户名 |
| 主机 | `192.168.150.101` | Redis 服务器的 IP 地址 |
| 端口 | `16379` | Redis 服务的端口号 |
http://192.168.150.101:18001/redis-stack/browser
这样就有个可视化界面了
项目集成 spring-ai-redis 向量存储
先注释掉 es 向量库，然后加入 redis 向量库依赖，vectorstore 才不会出现歧义
改下 application-local.yml 当中的配置
先把原先的配置注释掉，不然两个会覆盖，原先的只是提供基础的 redis 操作，而新的不仅还。
在 nacos 配置中把 es 的注释掉，加入 redis
`initialize-schema: true`
| 项目 | 说明 |
| 作用 | 应用启动时自动创建 Redis 索引结构 |
| 值 | `true` = 自动创建，`false` = 手动创建 |
| 首次使用 | 建议设为 `true`，让框架自动建索引 |
| 生产环境 | 可以设为 `false`，由 DBA 统一管理 |
`index-name: spring-ai-index`
| 项目 | 说明 |
| 作用 | Redis 索引的名称 |
| 值 | `spring-ai-index` |
| 用途 | 标识这个索引是 Spring AI 使用的 |
| 查询时 | 需要通过这个名字指定使用哪个索引 |
`prefix: "embedding:"`
| 项目 | 说明 |
| 作用 | Redis Key 的前缀 |
| 值 | `"embedding:"` |
| 用途 | 区分不同用途的数据 |
Redis 中实际存储的 Key：
这个时候启动还是会报错的，得在配置当中加上这个
`client-type: jedis` 用于指定 Spring Boot 使用 Jedis 作为 Redis 的客户端驱动。
Spring Boot 支持三种 Redis 客户端：
| client-type | 说明 | 特点 |
| jedis | Apache Jedis | 同步阻塞，线程不安全（需用连接池） |
| lettuce | Lettuce（默认） | 异步非阻塞，线程安全，基于 Netty |
| none | 禁用自动配置 | 手动配置 |
| 对比项 | Jedis | Lettuce |
| 线程安全 | ❌ 需要连接池 | ✅ 线程安全 |
| 连接池 | ✅ 必须 | ⚠️ 可选 |
| 异步支持 | ❌ | ✅ |
| 响应式支持 | ❌ | ✅ |
| 默认配置 | ❌ | ✅ (Spring Boot) |
| 适用场景 | 传统同步项目 | 现代项目推荐 |
`client-type: jedis` 指定使用 Jedis 作为 Redis 客户端驱动，但 Spring Boot 默认推荐 Lettuce，除非有特殊需求，否则可以省略此配置。但这里就是得用 jedis，不然不能生效。
测试一下:
测试成功：
前端测试通过：
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AtomGit 是由开放原子开源基金会联合 CSDN 等生态伙伴共同推出的新一代开源与人工智能协作平台。平台坚持“开放、中立、公益”的理念，把代码托管、模型共享、数据集托管、智能体开发体验和算力服务整合在一起，为开发者提供从开发、训练到部署的一站式体验。
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