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Cursor 是一款基于 VS Code 开发的集成开发环境（IDE），它结合了 VS Code 强大的功能和操作体验，并引入了先进的人工智能技术。人工智能技术可以帮助开发者更高效地编写代码。Cursor 集成了 GPT-4以及Claude-4-sonnet(目前生成代码领域测评最优秀的大模型)，是一个优秀的代码生成器，支持多种编程语言，能够快速编写、编辑和生成代码。

1.官网www.cursor.com下载安装最新的cursor编译器

2.安装java开发所需的编译插件以及相关插件

3.导入现有java工程或者使用composer创建新工程进行后续开发

步骤一：安装cursor

官网www.cursor.com下载安装最新的cursor编译器

安装好cursor后，打开cursor点击右上角的设置，进行cursor账号登录，如果没有账号可以用邮箱先注册一个

步骤二：安装插件

刚下载的cursor几乎没有任何功能，需要用安装插件的方式来把一个cursor组装为Java开发平台。切换到插件搜索下载即可

中文语言包(插件市场-> 搜索Chinese (Simplified) (简体中文)，立马感觉界面亲切很多

java相关插件包(插件市场->搜索Extension Pack for Java)-包含java编译需要的所有基础插件

Lombok Annotations Support for VS Code

使用 Lombok 简化 Java 代码，此插件可提供编译时注解支持

步骤三：快捷键

GPT plus 代充 只需 145

步骤四：配置

配置java, 命令模式下(搜索框输入>进入命令模式)输入java:Help Center进入java帮助页进行相关配置

选择JDK版本

command+shift+p 搜索classpath

配置maven，选择首选项进入设置->maven 进行setttings.xml文件的配置

转化为大写-小写 设置快捷键

command+shift+p 搜索转化为大写/小写

Cursor 提供了多种与 AI 交互的方式,让我们来了解一下它们的区别，Cursor一共是提供了三种交互方式，分别是Agent模式、Ask模式以及Manual模式

Spring AI 是一个用于 AI 工程的应用程序框架。 其目标是将 Spring 生态系统设计原则（如可移植性和模块化设计）应用于 AI 领域，并将使用 POJO 作为应用程序的构建块推广到 AI 领域。

Spring AI 的核心是解决了 AI 集成的根本挑战：将您的企业数据和API 与 AI 模型连接起来。

Spring AI 提供以下功能：

•支持所有主要

◦聊天补全

◦嵌入

◦文本生成图像

◦音频转录

◦文本生成语音

◦内容审核

•支持跨 AI 提供商对同步和流式处理 API 选项的可移植 API 支持。此外，还可以访问特定于模型的特征。

•结构化输出 - AI 模型输出到 POJO 的映射。

•支持所有主要的矢量数据库提供商，例如 Apache Cassandra、Azure Vector Search、Chroma、Milvus、MongoDB Atlas、Neo4j、Oracle、PostgreSQL/PGVector、PineCone、Qdrant、Redis 和 Weaviate。

•跨 Vector Store 提供商的可移植 API，包括一种新颖的类似 SQL 的元数据过滤器 API。

•工具/函数调用 - 允许模型请求执行客户端工具和函数，从而根据需要访问必要的实时信息。

•可观察性 - 提供对 AI 相关作的见解。

•用于数据工程的文档注入 ETL 框架。

•AI 模型评估 - 帮助评估生成的内容并防止幻觉响应的实用程序。

•ChatClient API - 用于与 AI 聊天模型通信的 Fluent API，惯用性类似于 WebClient 和 RestClient API。

•Advisors API - 封装重复的生成式 AI 模式，转换发送到和传出语言模型 （LLM） 的数据，并提供跨各种模型和用例的可移植性。

•支持 Chat Conversation Memory and Retrieval Augmented Generation （RAG）。

•Spring Boot 所有 AI 模型和向量存储的自动配置和启动器 - 使用 start.spring.io 选择所需的模型或向量存储。

在与大模型的对话过程中，会有三种基础角色，用来让大模型清楚某句话是谁说的。

system：系统角色，可以理解为全局变量或前置条件，设置上这个角色之后，就会规定大模型的聊天范围，业界通常称之为“人设”。

user：人类角色，代表这句话是人类说的。在包括LangChain在内的很多框架和场景下，user角色也会被写成human。

assistant：AI角色，代表这句话是大模型给我们的返回。在包括LangChain在内的很多框架和场景下，assistant角色也会被写成AI。

DeepSeek API 使用与 OpenAI 兼容的 API 格式，通过修改配置，您可以使用 OpenAI SDK 来访问 DeepSeek API。

• 模型指向 DeepSeek-V3-0324， 通过指定 调用。
• 模型指向 DeepSeek-R1-0528， 通过指定 调用。

api-key获取

进入DeepSeek开放平台platform.deepseek.com/usage，完成账号的注册与充值，点击API keys创建个人专属API key 并保存下来。

手动执行请求

填写上创建的Key后执行curl发起Http请求，可以快速得到响应结果

非流式输出，stream设置为false

GPT plus 代充 只需 145

流式输出，stream设置为true

GPT plus 代充 只需 145

代码执行请求

访问start.spring.io/按截图所示勾选依赖，生成spring-ai项目代码框架

project：maven

language：java

spring boot：3.5.3

packaging：jar

java：17

dependencies：Spring Web、OpenAi

将生成代码导入到cursor或者idea中

在resources/application.properties配置spring.ai.openai.api-key、spring.ai.openai.base-url、spring.ai.openai.chat.options.model

编写Controller

GPT plus 代充 只需 145

用户输入设置用户消息的内容。 这method 向 AI 模型发送请求，并且方法将 AI 模型的响应作为

启动DemoApplication

访问http://localhost:8080/hello

阿里系通义大模型也同样使用与OpenAI兼容的API格式，通过修改配置，您可以使用OpenAI SDK 来访问通义千问的API

在bailian.console.aliyun.com/?tab=model#…创建个人专属API-KEY（有免费的额度）

手动执行请求

填写上创建的Key后执行curl发起Http请求，可以快速得到响应结果

非流式输出，stream设置为false

GPT plus 代充 只需 145

流式输出，stream设置为true

GPT plus 代充 只需 145

代码执行请求

同deepSeek代码执行请求步骤一致，只需修改resources/application.properties配置spring.ai.openai.api-key、spring.ai.openai.base-url、spring.ai.openai.chat.options.model

java Reactor体验

我们经常需要处理数据流。为了更有效地处理数据流，可以使用Reactor库中的Sinks.Many类。这个类提供了一种简单而强大的方式来处理多个事件流，并且可以通过异步或者同步的方式处理这些事件。

GPT plus 代充 只需 145

Sinks.Many用于创建多值(Multi-Value)的发布者（Publisher）的一种机制，它允许用户将数据从一个地方发送到多个订阅者，示例中启动异步线程做写入操作，通过获取对象；

可以使用asFlux()方法将Sinks.Many对象转换为一个Flux对象，然后使用Flux对象的方法来订阅和处理事件

blog.csdn.net/weixin_7416…

大模型流式输出