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文章介绍了RAG系统的6类幻觉问题及4个缓解策略，包括过度自信、过时性等类型，以及预检索查询优化、后检索参考识别等阶段；同时探讨了科研文生图方案，对比了直接画像素与先写代码再生成图两种方法，介绍了"科学画图考试题库"(SciGenBench)。研究显示，代码生成的图像精准度更高，直接画像素的视觉效果更优，使用高质量图像训练大模型可显著提升其解题能力。
文章介绍了RAG（检索增强生成）技术，通过外部知识库检索增强模型回答，解决大模型知识更新慢、易产生幻觉和无法处理私有数据的问题。RAG分为数据准备（文本分割、向量化、存入向量数据库）和检索生成（问题向量化、检索、增强、生成）两个阶段。文章探讨了RAG的优势与挑战，并介绍了高级RAG技术中的摘要索引优化方法。
本文详细介绍了AI Agent这一继大模型后的新技术范式，涵盖其核心组件(记忆、工具、规划)及多智能体协同架构。Meta以140亿元收购Manus公司，彰显了AI Agent在编程开发领域的巨大潜力。文章通过图解方式，帮助小白程序员理解如何构建具有自主规划、工具协同与多模态交互能力的智能体，为未来编程开发提供新思路与技术方向。
SWIRL是开源企业级AI搜索和RAG平台，无需迁移数据或搭建向量数据库，Docker一行命令即可部署。支持连接100+企业应用(SharePoint、Confluence等)，保留原有权限控制，提供知识库搜索、客服助手、开发助手等功能。后端采用Python+Django，支持联邦搜索和智能排序，帮助团队平均每周节省7.5小时，适合数据分散在多个系统的企业使用。
UltraRAG 3.0是由清华大学等机构联合开发的基于MCP的轻量级RAG框架，获GitHub 4600+ Star。其三大核心优势：YAML配置自动生成Web界面，Show Thinking面板实现全链路白盒化，内置智能开发助手简化配置过程。该项目解决了传统RAG开发中UI编写、流程监控和配置学习的痛点，特别适合知识库问答、深度研究等场景，让AI开发更直观高效。
Spring AI 高级：RAG 优化与向量数据库集成实战
在 Spring AI 中，Evaluator 的核心逻辑遵循 **“LLM-as-a-Judge”**（大模型即裁判）模式。
Spring AI 进阶：RAG 技术原理拆解与本地知识库检索落地
Spring AI 进阶：Embedding 技术原理、相似度算法与实操
Spring AI ：Java 生态原生 AI 框架入门指南
摘要：RAG与SearXNG双栈检索智能体开发指南 本文介绍了如何通过RAG（检索增强生成）与SearXNG结合构建智能检索系统。RAG负责本地知识库检索，SearXNG作为开源搜索引擎聚合器提供联网搜索能力。文章详细说明了SearXNG的Docker部署方法、配置修改要点（如禁用Google引擎、启用JSON格式返回），并提供了Java整合示例。最终实现双栈检索策略：优先查询本地知识库，未命中时
近期科技圈传来重磅消息：行业巨头英特尔宣布大规模裁员2万人，传统技术岗位持续萎缩的同时，另一番景象却在AI领域上演——AI相关技术岗正开启“疯狂扩招”模式！据行业招聘数据显示，具备3-5年大模型相关经验的开发者，在大厂就能拿到50K×20薪的高薪待遇，薪资差距肉眼可见！业内资深HR预判：不出1年，“具备AI项目实战经验”将正式成为技术岗投递的硬性门槛。在行业迭代加速的当下，“温水煮青蛙”式的等待只
Flutter网络请求与数据持久化指南摘要 本文全面介绍了Flutter开发中的网络请求与数据持久化解决方案。在网络请求方面，详细讲解了http包的使用方法，包括GET/POST请求、超时设置和错误处理机制。在数据序列化方面，对比了手动序列化与json_serializable自动生成的优劣。本地存储部分重点介绍了SharedPreferences的基础操作和封装技巧，并提出了实用的三层缓存策略（
Flutter数据存储完全指南：从文件操作到SQLite数据库 本文详细介绍了Flutter应用开发中的数据存储方案。首先讲解文件系统操作，包括使用path_provider获取各类目录路径，以及文件的读写、删除等基本操作。然后重点介绍了SQLite数据库的使用，包括数据库初始化、表创建、版本升级等核心配置，以及完整的CRUD操作实现。文章提供了可直接使用的工具类代码，涵盖文件读写辅助类、目录操作
是一个功能丰富、易于使用的Java AI开发框架，特别适合需要快速集成和使用大型语言模型的Java开发者。项目特点多语言模型支持：○ 支持多种大语言模型（LLM），包括OpenAI、Anthropic、Cohere等。○ 提供了统一的API接口，使得切换不同的语言模型变得简单。丰富的功能：○ LLM访问：轻松调用不同的语言模型进行文本生成、对话等任务。○ Prompt定义：提供了灵活的Prompt
Flutter全局状态管理架构设计实践 本文总结了Flutter全局状态管理的企业级应用最佳实践，主要包括： 状态规划原则：区分全局状态和局部状态，明确用户状态、业务状态、配置状态等分类体系，遵循单一职责和最小化原则。 Provider架构设计：采用MultiProvider统一注册所有Provider，合理设计Provider层级，注意初始化策略避免耗时操作。 模块状态实现：详细展示了认证状态和
Flutter组件通信方式全面解析与实战指南 本文系统介绍了Flutter中五种常见的组件通信方式，包括回调函数、Stream、EventBus、ValueNotifier和Provider/InheritedWidget。通过对比表格展示了各种方式的适用场景、复杂度、性能和解耦程度，并提供快速选择指南。重点讲解了回调函数的类型安全实现、Stream的异步数据流处理优势以及EventBus的事件总
免费功能设计、开题报告、任务书、中期检查PPT、系统功能实现、代码编写、论文编写和辅导、论文降重、长期答辩答疑辅导、腾讯会议一对一专业讲解辅导答辩、模拟答辩演练、和理解代码逻辑思路等。
Flutter Provider状态管理指南：从基础到高级实践 摘要：本文系统介绍了Flutter官方推荐的Provider状态管理方案。文章首先对比了Provider与传统InheritedWidget的优势，详细讲解了ChangeNotifierProvider、FutureProvider等核心类型的特点和适用场景。然后通过完整示例演示了创建ChangeNotifier模型和在应用中注册Pr
摘要 InheritedWidget是Flutter实现高效数据共享的核心机制，解决了传统层层传递数据的痛点。本文深入解析了InheritedWidget的工作原理，对比了两种数据访问方式：dependOnInheritedWidgetOfExactType（推荐）会注册依赖关系实现自动更新，而getElementForInheritedWidgetOfExactType仅读取数据。通过创建自定义
摘要： 微店API接口作为下沉市场电商数据资产合规采集的核心工具，需通过官方开放平台完成开发者认证、权限申请及OAuth2.0授权流程，实现商品、订单、用户等数据的结构化采集。其应用场景覆盖商品动态调优、私域用户分层运营、订单履约优化及竞品分析，通过实时数据驱动库存预警、精准营销等决策。实际落地需解决接口权限审核、风控限流及数据整合等难点，未来结合AI技术可扩展至智能预测等场景，但需始终遵循数据安
Spring Boot 启动性能优化实战指南 在云原生时代，秒级启动成为刚需。本文从全链路视角剖析如何将Spring Boot启动时间从5s优化至1s： 依赖瘦身 排除冗余自动配置（如DataSourceAutoConfiguration） 引入spring-context-indexer减少类扫描耗时 延迟初始化策略 对非核心Bean使用@Lazy注解 权衡全局延迟初始化利弊 监控与调优 通过A
Spring Data Redis Stream 核心架构与线程陷阱解析 Spring Data Redis Stream 构建了四层架构的生态系统：基础设施层（RedisConnectionFactory）、控制层（StreamMessageListenerContainer）、执行层（PollTask/Executor）和接口层（Subscription/Listener）。
本文聚焦SpringAI框架在企业级AI应用开发中的安全防护问题，提出了一套全链路风控体系解决方案。针对API密钥管理，采用SpringCloudConfig加密存储方案；在内容合规方面，构建了Moderation模型与敏感词过滤的双重审核机制；通过整合SpringSecurity实现多角色的精细化权限控制。文章详细阐述了各环节的技术原理与实现步骤，并提供了完整的鉴权流程图和避坑指南，解决了Spr
Spring与SpringBoot核心差异解析：前者是企业级框架，需手动配置依赖；后者基于约定优于配置原则，提供自动化依赖管理。Spring适合高度定制化项目，SpringBoot更适合快速开发和微服务。两者并非替代关系，SpringBoot实为Spring的便利扩展层，可兼顾自动化与灵活性。根据项目需求选择：追求效率选Boot，深度定制选Framework。
Claude Skills 是 Anthropic 推出的革命性功能，让 AI 从「一次性工具」升级为「专业伙伴」。Skills 本质是打包好的能力模块，配置一次即可永久生效，无需每次重复输入提示词。核心优势：🎯 智能识别，自动调用，无需手动触发💰 渐进式披露机制，Token 消耗从 3000 降至 50🔧 模块化管理，灵活组合四大骨架模式： 流程型、任务菜单型、规范型、能力清单型，覆盖各类
摘要： Spring AI是面向Java生态的原生生成式AI框架，基于Spring设计理念，提供统一接口支持多模型切换（如OpenAI、DeepSeek等）。本文介绍快速集成Spring AI与DeepSeek模型的步骤：1）创建Spring Boot 3.x项目；2）配置Maven依赖及仓库；3）设置API密钥与模型参数；4）通过ChatClient实现对话接口。开发者只需简单配置即可调用AI能
🩵✌代码战士Leaf，拥有7年开发经验，粉丝量超过11万，作为优质Java创作者，专注于Java技术、小程序开发以及毕业项目实战。✌🩵技术范围：Java、React、Django、Flask、SpringBoot、Vue、SSM、Jsp、PHP、Go、Swift、Kotlin、Flutter、Nodejs、Python、区块链、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习等设
在软件开发的世界中，Java一直是企业级应用的主力军。而Spring框架，尤其是Spring Boot，以其生态系统的丰富性，为开发者提供了无与伦比的便利。现在，Spring Boot正迈向一个新的纪元——人工智-能的时代。Spring AI项目的推出，不仅标志着Spring生态的进一步扩展，也为广大Java开发者开启了一个全新的编程领域。Spring AI是从著名的Python。
本文为Java和Python开发者提供了转向大模型开发的实战指南。针对Java开发者，介绍了通过Spring AI框架8个步骤快速实现大模型调用；Python开发者则推荐掌握Langchain库。文章指出Python更适合大模型开发，但最终取决于公司技术栈。无论选择哪种语言，掌握相关框架都能找到不错的大模型开发工作。同时强调大模型技术快速迭代，建议采取实用主义学习路径而非传统漫长路线。
ACP 目前还处于快速发展阶段，2025 年底才正式进入 Beta。更多 Agent 支持：Cursor、Windsurf 等热门 AI 工具可能会推出 ACP ServerPer-Project 配置：JetBrains 的 Issue 追踪显示，他们正在计划支持项目级别的 ACP 配置社区生态：随着协议开放，可能会出现更多第三方 Agent。
Smart-HR 是一款基于AI技术的智能招聘与面试助手系统，整合了Spring AI、Milvus向量数据库和Neo4j知识图谱等核心技术。系统提供两大核心功能：HR端通过Neo4j技能图谱实现简历与岗位的智能匹配，面试官端利用Milvus RAG检索生成专业面试题。采用适配器模式支持多模型切换（阿里云百炼/OpenAI），前后端分离架构（React+Spring Boot），并支持Docker
CyberArk首席架构师提出了一种大模型安全防御方法，通过"指令检测"与"历史感知校验"技术构建分层处理流水线。该方法采用"蜜罐动作"诱捕恶意意图，基于LLM构建的"裁判模型"识别文本中的指令特征，同时防范"历史投毒"攻击，将所有历史API响应与最新数据统一分析，确保大模型仅处理经过验证的安全数据，有效防御外部数据中的恶意指令。
本文详细介绍了如何将火山引擎的AI智能体(VeADK Agent)部署到生产级Kubernetes容器服务(VKE)的完整流程，包括集群创建、安全配置、容器化、镜像推送、Kubernetes部署、弹性伸缩配置及API网关服务暴露。该方案为AI应用提供了安全可靠的环境、极致的弹性伸缩、全面的可观测性和开放的云原生生态，帮助开发者从实验阶段顺利过渡到生产成熟阶段。
本文是一份面向AI工程师的系统化学习指南，详细介绍了AI大模型工程的9大核心领域：LLM大模型、RAG检索增强、Agent智能体、Prompt/Context工程、数据处理、记忆系统、评测系统、模型微调与部署以及安全与合规。文章提供了技术栈对比、最佳实践和代码示例，帮助读者建立完整的知识框架，适合初学者和进阶开发者学习AI大模型应用开发。
调用大模型需要配置apiKey，需要充钱，作为一名“白嫖党”，这可不能接受，能不能有不花钱还能练手的方式呢？别急，今天就来为大家解密这一“白嫖”方式，使用ollama部署本地大模型并使用SpringAI进行调用，废话不多说，开始我们springAI系列的第二讲《Spring AI + Ollama 本地大模型入门》📚Ollama官网：https://ollama.com/download/lin
摘要：本文深入解析Maven插件的核心概念与使用方法。首先指出Maven核心框架本质上是插件管理器，真正执行构建任务的是各类插件。通过flatten-maven-plugin和exec-maven-plugin两个典型示例，展示了插件的配置方式与实际应用场景。重点阐述了MOJO（Maven Plain Old Java Object）作为插件执行单元的原理，并详细演示了如何开发自定义插件（hell
本文以原理与示例结合的形式讲解 Java 开发者如何基于 Spring AI Alibaba 框架玩转 MCP，主要包含以下内容。一些 MCP 基础与快速体验（熟悉的读者可以跳过此部分）如何将自己开发的 Spring 应用发布为 MCP Server，验证使用 Claude 或 Spring 应用作为客户端接入自己发布的 Java MCP Server。发布 stdio 模式的 MCP Serve
C++智能指针是现代C++内存管理的核心工具，通过RAII机制有效防止内存泄漏。三大智能指针各有特点：unique_ptr独占所有权、shared_ptr共享所有权、weak_ptr观察引用。2025-2026年最佳实践推荐优先使用make_unique/make_shared创建对象，避免手动new/delete。关键应用场景包括工厂模式返回动态对象、PIMPL设计模式、循环引用处理和缓存观察者
本文介绍了使用Spring AI框架构建RAG知识库问答机器人的完整实现过程。RAG技术通过检索增强生成，动态构建最小相关上下文，有效弥补大语言模型的上下文窗口限制。文章详细讲解了项目结构、核心实现步骤，包括自定义文本向量存储TextBasedVectorStore的设计，以及文档分块、向量化和检索的关键方法。项目采用Spring AI、Tika文档处理等技术栈，实现了一个无需依赖外部向量数据库的
RAG允许模型在生成答案之前，从特定的知识库中检索相关信息，从而提供更准确和上下文相关的回答（比如学校总务系统，如果你只想要AI大模型输出准确的消息，而对不知道的事情不输出，就可以使用RAG）Java界的SpringCloud Openfeign，只不过Openfeign是用于微服务通讯的， 而MCP用于大模型通讯的，但它们都是为了通讯获取某项数据的一种机制。其核心功能是通过高效的索引结构和相似性
本文介绍了SpringCache与Redis整合的实用指南。主要内容包括：1）核心概念：SpringCache作为抽象层简化缓存操作，Redis提供高性能存储；2）配置步骤：添加依赖、配置Redis连接、启用缓存并设置JSON序列化；3）核心注解@Cacheable、@CacheEvict和@CachePut的使用场景与示例；4）进阶特性如防止缓存击穿、失效策略选择及常见问题解决方案；5）实践建议
本文详细介绍了SpringCache与Redis结合使用的方法指南，主要包括：1）添加Redis和SpringCache依赖；2）配置Redis连接信息；3）启用缓存功能；4）使用@Cacheable、@CachePut、@CacheEvict等缓存注解；5）自定义JSON序列化缓存配置；6）提供REST控制器使用示例；7）缓存操作说明；8）最佳实践建议（序列化选择、连接池配置、TTL设置等）。通
MCP是模型上下文协议，它能使LLM大语言模型能够以结构化的方式与外部工具和资源进行交互。* MCP本质是一个远程的工具，它也需要转换为ToolCallback才能让LLM调用* MCP不只是远程工具，还包括上下文管理，比如：传递会话上下文（如用户 ID、权限）* MCP支持跨语言、跨服务的调用，基于传输层来屏蔽差异
多模态RAG在传统RAG基础上增加了处理文本、图像、视频等多种模态数据的能力。实现流程包括文档解析（提取不同模态数据）、入库检索（内容转换或多模态嵌入）和生成（构建多模态上下文）。虽然理论上简单，但实际工程中面临跨模态对齐、多模态融合等挑战。核心在于智能文档处理、多模态融合嵌入和上下文构建，需要针对特定行业进行模型优化。
RAG(检索增强生成)是连接大模型与实时知识的关键技术，通过外部知识库增强大模型回答能力，解决知识滞后和幻觉问题。文章详解了RAG架构原理，介绍了LangChain、LlamaIndex和Haystack三大主流开源框架，并探讨多跳推理、混合检索等高级方法。RAG无需重新训练、知识实时更新、计算成本低，已成为企业级AI应用首选架构，未来将向多模态、自适应和边缘化方向发展。
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