Solon AI 正试发布（支持 java8+，RAG，MCP）

Solon AI 正试发布了（版号，随 Solon v3.3.1）。历时小半年。
1、简介

Solon AI  是一个 Java AI（智能体） 全场景应用开发框架，提供有丰富的接口能力。主要支持的的智能体开发场景有：Chat；RAG；MCP；AiFlow。
其中 ChatModel 是 Solon AI 的核心模型接口（其它暂略），通过方言的方式（ChatDialect）可适配各种环境（或平台）提供的大语言模型。
2、历时回顾

时间回顾备注2025-01 中Solon Flow 项目启动将为 Solon AI 编排提供支持2025-01 底Solon AI 项目启动2025-02 中设计 Solon AI 开放接口，和适配机制2025-03 中Solon Expression 项目启动为 Solon AI RAG 知识库，提供统一的过滤表达式支持2025-04 初Solon AI MCP 项目启动2025-05 初Solon Flow Designer 项目启动（由 广东越洋科技有限公司 供献代码）2025-05 中Solon AI Flow 项目启动使用 Solon Flow 编排 Solon AI 定制的任务组件3、体验展示

• ChatModel
  

1. public void call(ChatModel chatModel) throws IOException {
2.     chatModel.prompt("hello").call();
3. }
5. public void stream(ChatModel chatModel) throws IOException {
6.     chatModel.prompt("hello").stream();
7. }
9. public void toolCall(ChatModel chatModel) throws IOException {
10.     chatModel.prompt("今天杭州的天气情况？")
11.         .options(o -> o.toolsAdd(new WeatherTools())
12.         .call();
13. }
15. public void session(ChatModel chatModel) throws IOException {
16.     ChatSession chatSession = new ChatSessionDefault("session-1");
17.    
18.     chatSession.addMessage(ChatMessage.ofUser("今天杭州的天气情况？"));
19.    
20.     chatModel.prompt(chatSession)
21.         .options(o -> o.toolsAdd(new WeatherTools())
22.         .stream();
23. }

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• RAG
  

1. public void init(ChatModel chatModel, RepositoryStorable repository) throws IOException {
2.     PdfLoader loader = new PdfLoader(new File("lzsite.pdf")).additionalMetadata("file", "lzsite.pdf");
4.     List<Document> documents = new SplitterPipeline()
5.                     .next(new RegexTextSplitter("\n\n"))
6.                     .next(new TokenSizeTextSplitter(500))
7.                     .split(loader.load());
9.     repository.insert(documents);
10. }
12. public void search(ChatModel chatModel, RepositoryStorable repository) throws IOException {
13.     String query = "良渚遗址公司有哪些景点？"
14.    
15.     //知识库检索
16.     List<Document> context = repository.search(message);
17.    
18.     //消息增强
19.     ChatMessage message = ChatMessage.augment(query, context)
20.    
21.     chatModel.prompt(message).call();
22. }

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• MCP-server
  

1. @McpServerEndpoint(sseEndpoint = "/mcp/sse")
2. public class McpServerTool {
3.     @ToolMapping(description = "查询天气预报")
4.     public String getWeather(@Param(description = "城市位置") String location) {
5.         return "晴，14度";
6.     }
8.     @ResourceMapping(uri = "config://app-version", description = "获取应用版本号", mimeType = "text/config")
9.     public String getAppVersion() {
10.         return "v3.2.0";
11.     }
12.    
13.     @ResourceMapping(uri = "db://users/{user_id}/email", description = "根据用户ID查询邮箱")
14.     public String getEmail(@Param(description = "用户Id") String user_id) {
15.         return user_id + "@example.com";
16.     }
18.     @PromptMapping(description = "生成关于某个主题的提问")
19.     public Collection<ChatMessage> askQuestion(@Param(description = "主题") String topic) {
20.         return Arrays.asList(ChatMessage.ofUser("请解释一下'" + topic + "'的概念？"));
21.     }
22. }

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• MCP-client
  

1. public void client(ChatModel chatModel){
2.     McpClientProvider clientProvider = McpClientProvider.builder()
3.                 .apiUrl("http://localhost:8080/mcp/sse")
4.                 .build();
5.                
6.     String rst = clientProvider.callToolAsText("getWeather", Map.of("location", "杭州"))
7.                                .getContent();
8.                               
9.                               
10.     chatModel.prompt("杭州今天的天气怎么样？")
11.                 .options(options -> { options.toolsAdd(clientProvider))
12.                 .call();
13. }

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• AiFlow
  

1. id: helloworld
2. layout:
3.   - task: "@VarInput"
4.     meta:
5.       message: "你好"
6.   - task: "@ChatModel"
7.     meta:
8.       chatConfig: # "@type": "org.noear.solon.ai.chat.ChatConfig"
9.         provider: "ollama"
10.         model: "qwen2.5:1.5b"
11.         apiUrl: "http://127.0.0.1:11434/api/chat"
12.   - task: "@ConsoleOutput"
14. # flowEngine.eval("helloworld");

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4、最近更新日志

• 新增 solon-ai-flow 插件
  
• 新增 solon-ai-load-ddl 插件
  
• 添加 solon-ai-core ChatMessagefUser(media) 方法
  
• 添加 solon-ai-core ChatSession:addMessage(ChatPrompt) 方法
  
• 添加 solon-ai-core ChatSession:addMessage(Collection) 方法
  
• 添加 solon-ai-core RerankingConfig,RerankingModel toString 方法
  
• 添加 solon-ai-core 模型的网络代理支持（支持简单配置，和复杂构建）
  
• 添加 solon-ai-mcp 客户端的网络代理简单配置支持
  
• 添加 solon-ai-mcp messageEndpoint 端点配置支持（应对特殊需求，一般自动更好）
  
• 添加 solon-ai-mcp ToolMapping,ResourceMapping 注解方法对 Produces 注解的支持（用它可指定结果转换处理）
  
• 添加 solon-ai-mcp ToolCallResultConverter:matched 方法
  
• 添加 solon-ai-mcp 资源模板的响应适配
  
• 添加 solon-ai-mcp McpClientProvider:getResourceTemplates 方法
  
• 添加 solon-ai-mcp 检查原语是否存在的方法（hasTool, hasPrompt, hasResource）
  
• 添加 solon-ai-mcp 提示语支持 UserMessage 拆解成多条 mcp 内容（如果，同时有媒体和文本的话）
  
• 优化 solon-ai-core tool 空参数时的不同大模型兼容性
  
• 优化 solon-ai-core ChatSession 的作用，为限数提供支持
  
• 优化 solon-ai-core MethodFunctionTool 移除对 Mapping 注解的支持（语意更清楚，之前 MethodToolProvider 已经移除，这个落了）
  
• 优化 solon-ai-core EmbeddingRequest，ImageRequest，RerankingRequest 当 resp.getError() 非 null 时，直接出抛异常
  
• 优化 solon-ai-mcp 取消 MethodFunctionResource 对反回类型的限制（增加了 resultConverter 转换处理）
  
• 优化 solon-ai-mcp McpServerEndpointProvider 支持零添加原语，postStart 后，可添加原语
  
• 修复 solon-ai ChatRequestDefault:stream 请求 r1 时，可能会产生两次 tink 消息发射
  

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