聚焦于下一代智能引擎开发范式，通过整合SpringAI的统一API抽象、RAG技术的检索增强机制、MCP协议的标准化通信以及实时搜索优化来解决大模型应用中的实时性、多模态融合和混合检索效率问题。

本文深入探讨了如何利用SpringAI框架，结合RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术，以及MCP协议和实时搜索技术，构建高效、智能的大模型应用引擎。通过本课程，你将掌握大模型在实际应用中的关键技术，包括如何解决实时性问题、实现多模态数据的融合，以及优化混合检索的效率。

本课程旨在帮助开发者快速上手，掌握构建下一代智能引擎的核心技能。通过学习SpringAI的API抽象，你将能够更加便捷地与各种大模型进行交互。同时，RAG技术的引入，能够有效提升大模型在知识检索和生成方面的能力。MCP协议的标准化通信，则能够确保不同模块之间的协同工作更加高效稳定。而实时搜索技术的优化，则能够让你的应用在面对海量数据时，依然能够保持快速响应。

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