新增 Tool calling，让 AI 调用你的 java 实现你的业务联动

modules/cms-ai/src/main/java/com/jeesite/modules/cms/ai/config/CmsAiChatConfig.java

@@ -5,6 +5,7 @@
 package com.jeesite.modules.cms.ai.config;
 
 import com.jeesite.common.datasource.DataSourceHolder;
+import com.jeesite.modules.cms.ai.tools.CmsAiTools;
 import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
 import org.springframework.boot.autoconfigure.condition.ConditionalOnProperty;
 import org.springframework.context.annotation.Bean;
@@ -22,6 +23,31 @@ import java.sql.SQLException;
 @Configuration
 public class CmsAiChatConfig {
 
+	/**
+	 * 聊天对话客户端
+	 * @author ThinkGem
+	 */
+    @Bean
+    public ChatClient chatClient(ChatClient.Builder builder) {
+        return builder
+			.defaultSystem("""
+					## 人物设定
+					你是我的知识库AI助手，你把我当作朋友，耐心真诚地回复我提出的相关问题。
+					你需要遵循以下原则，与关注者进行友善而有价值的沟通。
+					## 表达方式：
+					1. 使用简体中文回答我的问题。
+					2. 使用幽默有趣的方式与我沟通。
+					3. 增加互动，如 “您的看法如何？”
+					""")
+			.defaultTools(new CmsAiTools())
+            .build();
+    }
+
+//	@Bean
+//	public BatchingStrategy batchingStrategy() {
+//		return new TokenCountBatchingStrategy(EncodingType.CL100K_BASE, Integer.MAX_VALUE, 0.1);
+//	}
+
 	/**
 	 * PG向量库数据源
 	 * @author ThinkGem
@@ -35,20 +61,4 @@ public class CmsAiChatConfig {
 		return new JdbcTemplate(dataSource);
 	}
 
-	/**
-	 * 聊天对话客户端
-	 * @author ThinkGem
-	 */
-    @Bean
-    public ChatClient chatClient(ChatClient.Builder builder) {
-        return builder
-			.defaultSystem("你是我的知识库AI助手，请帮我解答我提出的相关问题。")
-            .build();
-    }
-
-//	@Bean
-//	public BatchingStrategy batchingStrategy() {
-//		return new TokenCountBatchingStrategy(EncodingType.CL100K_BASE, Integer.MAX_VALUE, 0.1);
-//	}
-
 }

modules/cms-ai/src/main/java/com/jeesite/modules/cms/ai/tools/CmsAiTools.java

@@ -0,0 +1,40 @@
+/**
+ * Copyright (c) 2013-Now http://jeesite.com All rights reserved.
+ * No deletion without permission, or be held responsible to law.
+ */
+package com.jeesite.modules.cms.ai.tools;
+
+import org.slf4j.Logger;
+import org.slf4j.LoggerFactory;
+import org.springframework.ai.tool.annotation.Tool;
+import org.springframework.ai.tool.annotation.ToolParam;
+
+import java.time.LocalDateTime;
+
+/**
+ * AI 工具调用、Tool calling（需选择支持 Tools 的模型）
+ * @author ThinkGem
+ */
+public class CmsAiTools {
+
+	private final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(CmsAiTools.class);
+
+	/**
+	 * 未联网搜索的时候，可获取到服务器时间
+	 */
+	@Tool(description = "当前时间，当前日期，几点了")
+	public String getCurrentDateTime() {
+		String dateTime = "当前日期时间：" + LocalDateTime.now();
+		logger.info(dateTime + " ============== ");
+		return dateTime;
+	}
+
+	/**
+	 * 你可以询问：打开客厅的灯，关闭卧室的灯（需创建新对话）
+	 */
+	@Tool(description = "房间里的灯打开或关闭")
+	public void turnLight(@ToolParam(description = "房间") String roomName, @ToolParam(description = "开关") boolean on) {
+		String message = roomName + " 房间里的灯被 " + (on ? "打开" : "关闭");
+		logger.info(message + " ============== ");
+	}
+}

modules/cms-ai/src/main/resources/config/jeesite-cms-ai.yml

@@ -9,12 +9,15 @@ spring:
       api-key: ${SFLOW_APP_KEY}
       #base-url: https://ai.gitee.com
       #api-key: ${GITEE_APP_KEY}
+      #base-url: https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode
+      #api-key: ${BAILIAN_APP_KEY}
       # 聊天对话模型
       chat:
-        enabled: true
+        enabled: false
         options:
           model: deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B
           #model: DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B
+          #model: deepseek-r1-distill-llama-8b
           max-tokens: 1024
           temperature: 0.6
           top-p: 0.7
@@ -22,28 +25,30 @@ spring:
           logprobs: true
       # 向量库知识库模型（注意：不同的模型维度不同）
       embedding:
-        enabled: true
+        enabled: false
         options:
           model: BAAI/bge-m3
           #model: bge-large-zh-v1.5
           dimensions: 512
+          #model: text-embedding-v3
+          #dimensions: 1024
 
     # 本地大模型配置（使用该模型，请开启 enabled 参数）
     ollama:
       base-url: http://localhost:11434
       # 聊天对话模型
       chat:
-        enabled: false
+        enabled: true
         options:
-          #model: qwen2.5
-          model: deepseek-r1:7b
+          model: qwen2.5
+          #model: deepseek-r1:7b
           max-tokens: 1024
           temperature: 0.6
           top-p: 0.7
           frequency-penalty: 0
       # 向量库知识库模型（注意：不同的模型维度不同）
       embedding:
-        enabled: false
+        enabled: true
         # 维度 dimensions 设置为 384
         #model: all-minilm:33m
         # 维度 dimensions 设置为 768
@@ -57,10 +62,11 @@ spring:
       # Chroma 向量数据库
       chroma:
         client:
-          host: http://localhost
+          host: http://testserver
           port: 8000
         initialize-schema: true
-        collection-name: vector_store
+        #collection-name: vector_store
+        collection-name: vector_store_1024
 
 #      # Postgresql 向量数据库（PG 连接配置，见下文，需要手动建表）
 #      pgvector: