java通过webhook发飞书发送消息，现在使用飞书的人越来越多了，飞书有一个最大的好处，可以使用webhook简便的发送群消息。而在工作中，也经常会因为一些运维方面的工作，需要给飞书发送群消息，来实时提醒相关负责人,及时处理工作。

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FastGPT 是一个基于 LLM 大语言模型的知识库问答系统，提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力。同时可以通过 Flow 可视化进行工作流编排，从而实现复杂的问答场景！ 一、先看效果 真正实流式请求，SSE效果，SSE解释：SSE（Server-Sent Events）是一种用于实现服务器主动向客户端推送数据的技术，也被称为“事件流”（Event Stream）。它基于 HTTP 协议，利用了其长连接特性，在客户端与服务器之间建立一条持久化连接，并通过这条连接实现服务器向客户端的实时数据推送。

随着大语言模型发展越来越成熟，Apache开源组织也出了自己的SpringAI开源工程 Spring AI项目旨在简化包含人工智能功能的应用程序的开发，避免不必要的复杂性。 该项目从著名的 Python 项目（例如 LangChain 和 LlamaIndex）中汲取灵感，但 Spring AI 并不是这些项目的直接移植。 支持所有主要模型，例如 OpenAI、Ollama、Azure OpenAI、Amazon Bedrock、Huggingface、Google VertextAI、Mistral AI。 支持的模型类型包括“聊天”和“文本到图像”，还有更多模型类型正在开发中。 支持所有主要矢量数据库提供商，例如 Apache Cassandra、Azure 矢量搜索、Chroma、Milvus、Neo4j、PostgreSQL/PGVector、PineCone、Qdrant、Redis 和 Weaviate 本博文分两部分，ollama环境搭建，SpringAI连接通义千问（源代码放在文章最后，可以下载） 说明：本代码使用jdk版本为17

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FastGPT 是一个基于 LLM 大语言模型的知识库问答系统，提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力。同时可以通过 Flow 可视化进行工作流编排，从而实现复杂的问答场景。 主要提供的能力有如下： （1）专属 AI 客服：通过导入文档或已有问答对进行训练，让 AI 模型能根据你的文档以交互式对话方式回答问题 （2） 简单易用的可视化界面：采用直观的可视化界面设计，为各种应用场景提供了丰富实用的功能 （3）自动数据预处理：提供手动输入、直接分段、LLM 自动处理和 CSV 等多种数据导入途径，其中“直接分段”支持通过 PDF、WORD、Markdown 和 CSV 文档内容作为上下文。FastGPT 会自动对文本数据进行预处理、向量化和 QA 分割，节省手动训练时间，提升效能 （4）工作流编排：基于 Flow 模块的工作流编排，可以帮助你设计更加复杂的问答流程。例如查询数据库、查询库存、预约实验室等 强大的 API 集成：对外的 API 接口对齐了 OpenAI 官方接口，可以直接接入现有的 GPT 应用，也可以轻松集成到企业微信、公众号、飞书等平台（部分功能需商业版付费）

VUE3和SpringBoot实现ChatGPT页面打字效果SSE流式数据展示，你能看到本篇博文，那你就是找对地方了。百度上很多都是使用SseEmitter这种方式，这种方式使用的是websocket，使用这种方式就搞复杂了，会为后面项目分布式布署上埋下坑，什么坑，下面会说明。要实现【VUE3和SpringBoot实现ChatGPT页面打字效果SSE流式数据展示】这种效果，其实就是要使用SSE这种协议，这种协议很简单

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