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在前几期记忆实战中，我们借助官方提供的，快速实现了 AI 多轮对话的上下文记忆与数据库持久化能力，解决了 AI 对话无状态、会话数据丢失的问题。但在实际生产开发中，仅靠官方自带的记忆顾问远远不够，我们往往需要实现全局日志审计、自定义请求拦截、业务参数透传、会话权限校验等通用扩展能力。而支撑这些高阶功能的核心底层，正是 Spring AI 框架的核心扩展机制 ——Advisor 顾问机制。多数初学者
是一种新兴的 AI 辅助开发范式，核心主张是：开发者在一周内，将整个项目的完整上下文一次性提交给 AI，由 AI 直接生成一个可运行的完整系统。相较于传统的对话式 AI 编程（Copilot、Cursor 等逐文件补全），WWAIC 强调全项目上下文、一次性注入、约定一周交付，使开发者的角色从“代码编写者”转变为“架构设计者 + 集成验证者”。CodeStats。
接到任务 （用户请求）后，他不会立刻埋头苦干，而是先制定一个项目计划 （自主规划 ）。在计划中，他知道哪些工作自己可以做（LLM内部推理），哪些需要联系其他部门或使用专业软件 （工具调用 ）：比如让市场部（搜索工具）提供数据，让财务部（计算工具）核算成本。在执行过程中，他会不断跟进和协调 （迭代执行 ）：如果市场部给的数据不对，他会要求澄清或寻找其他来源；如果发现计划有瑕疵，他会及时调整。直到所有
Bean// 实际业务逻辑：查询数据库或调用外部 API扩展性 ：让 LLM 突破训练数据限制，接入实时数据和业务逻辑解耦 ：LLM 负责意图识别，本地代码负责具体执行可控性 ：开发者完全控制可调用的函数范围和权限这种模式正在成为构建 AI 应用的标准范式，而 Spring AI 通过熟悉的 Spring 编程模型，为 Java 开发者提供了高效、安全的实现路径。@Service。
摘要：本文揭示了Spring Boot并行测试中常见的资源竞争问题，包括端口冲突、数据库主键冲突和共享状态污染。针对端口冲突，建议严格使用RANDOM_PORT并避免硬编码端口；对于数据库竞争，推荐生成唯一测试数据或采用Testcontainers隔离方案；文件系统冲突可通过JUnit临时目录解决。这些方案能有效消除并行测试中的随机失败，确保测试稳定性和执行效率。
Nacos 是阿里巴巴开源的"服务注册中心 + 配置中心"二合一的中间件。Naming +CoService，直译就是"命名和配置服务"。Naming（命名/注册）：服务注册与发现Configuration（配置）：分布式配置管理在微服务架构里，服务之间要互相找到对方（注册中心），每个服务要动态读取配置（配置中心），这两件事 Nacos 都帮你搞定。@FeignClient(name = "use
你是不是也踩过这种坑：本地测试跑得飞快，上线之后用户说「你这 AI 咋这么慢」；或者月初信心满满上了新功能，月底对账单看到数字翻了三倍，却找不到是哪儿吃掉了那么多 Token？
Java 世界里接入大模型，现在有两个正经选择：Spring 官方的 Spring AI，和社区驱动的 LangChain4j。前者 8795 star，后者 12113 star。数字差不多，但设计哲学完全两回事。这篇文章不讲 Hello World，从核心抽象、记忆管理、RAG、Function Calling 几个维度掰开看，帮你搞清楚什么时候用哪个。
不同的智能体，是需要通过类型来区分的，比较好的一种方式就是定义类型枚举。@GetterROUTE("ROUTE", "路由智能体"),RECOMMEND("RECOMMEND", "课程推荐智能体"),CONSULT("CONSULT", "课程咨询智能体"),BUY("BUY", "课程购买智能体"),KNOWLEDGE("KNOWLEDGE", "知识讲解智能体");@Override/***
想一想你在厨房里做一道复杂料理：切菜、焯水、爆炒、勾芡，每一步都有先后顺序，有些步骤还能同时进行。Spring AI Alibaba 借鉴了 LangGraph 的图编排思想，让我们能用 Java 代码定义一张“任务流程图”，每个节点负责一个具体的任务（可以是调用大模型、执行 Java 方法、甚至调用另一个子流程），节点之间通过边连接，数据以状态（State）的形式在节点间流转。今天我们会依次搞定
前面我们接入了百炼的多模态能力，也实现了多模型切换，但你可能感觉还差点火候——模型有时候“听不懂”你的深层需求，回复速度也不稳定，而且不知道怎么精细控制生成效果。今天，我们就来深入 DashScope 的，用函数调用、参数调优和性能优化三把利剑，让你的百炼应用更“聪明”、更稳定、更高效。本文会带你解锁 DashScope 平台特有的能力（如原生 Function Calling），教你在生产环境中
上篇我们学会了用工作流编排多个 AI 任务，但有一个问题遗留了下来：所有 AI 节点都共用同一个模型。如果我想让逻辑推理用 DeepSeek，中文润色用通义千问，本地快速响应用 LLaMA，怎么办？今天这篇就是答案——Spring AI 设计的核心原则之一就是“统一 API，灵活适配”。你在前几篇中学到的ChatClientPromptStream等调用方式，在与不同模型交互时完全一致。
前面我们已经让 AI 学会了对话、推理，甚至能画图。今天，我们要解锁一种更自然的交互方式——。让应用能“说”出回复，也能“听懂”你的话。文本转语音（Text-to-Speech，TTS）和语音转文字（Speech-to-Text，STT）是构建多模态 AI 应用的两块基石。它们让 AI 不再只是屏幕上冷冰冰的文字，而是可以播报消息、处理电话录音、朗读文章。Spring AI 对语音模型也做了统一封
引言前段时间申请了一个淘宝客的账号，当时是基于Spring boot开发的，这次就主要介绍一下这个淘宝客demo首先看一下运行效果，访问http://localhost:8080/index就可以看到一系列的商品，点击这些商品，最终都很连接到淘宝去，用户下单之后就会返佣了。那要运行这个程序，需要的环境1.jdk1.82.maven 3
结合 spring ，使用QLExpress做一个淘宝的场景模型，对于场景的描述可以参照这个demo。下载最新的QlExpresss代码 http://code.taobao.org/svn/QLExpress/trunk运行下 com.ql.util.express.test.demo.TestQlExpress 的单元测试，即可看到效果。 /*** 使用qlExpr
京东API商品详情接口提供高效稳定的商品数据获取服务，支持多站点查询（自营、全球购等）。核心功能包括：1. 通过商品ID精准获取详情数据；2. 支持多语言和多数据格式返回；3. 可选无水印图片。配套服务包含：专属技术顾问一对一指导，覆盖从资质申请到上线部署全流程（7-10个工作日），提供代码示例、异常处理方案及长期技术支持。适用于ERP对接、数据同步等电商场景，保障响应时效≤2小时，规避90%常见
本文分享1688数据爬取实战技巧，针对两个核心问题：1)普通请求无法获取完整HTML源码，需通过无痕浏览模式获取纯净请求参数；2)商品价格等字段被拆分成多个span标签，需XPath二次提取拼接。文章详细介绍了环境配置、无痕浏览抓包方法、核心代码实现（包含请求头设置、数据提取和拼接逻辑）以及常见问题排查。特别强调该方法仅限学习研究，严禁商业用途，需遵守相关法律法规。通过无痕浏览绕过基础反爬，结合X
从生成带有特定 PID 的推广链接，到处理异步订单回调，再到应对复杂的维权扣款与结算周期，每一个环节都蕴含着精密的技术逻辑。我们的系统设计了“三阶段账本”：预估账、结算账、实收账。我们利用阿里妈妈 Open SDK，结合 Redis 缓存池，实现 PID 的批量预生成与动态映射，确保高并发下链接生成的低延迟。通过这套涵盖 PID 动态管理、双轨订单同步、三阶段结算及风控校验的完整技术体系，省赚客A
调用该接口获取指定类目下的商品榜单，支持多类型、多周期筛选。该接口用于拉取 1688 全量类目树，获取目标类目的唯一。，是调用榜单接口的前提。通过步骤 1 获取的。
获取 APP 端商品原数据，需完成平台资质认证、接口权限申请，遵循各自签名规范与调用限制，支持 JSON 格式原生数据返回，可覆盖商品基础信息、价格、库存、规格等核心字段。包含完整 Python 代码（含签名、请求、数据解析）、接口权限申请流程截图、常见错误码对照表，可直接部署使用。核心结论：淘宝天猫、1688、京东、拼多多均需通过。要不要我帮你整理一份。
面试刷题平台热点数据自动缓存方案：基于京东 Hotkey 的实现实践，通过 Etcd 集群、Client 端、Worker 集群、Dashboard 四大组件协同，实现 “访问记录 - 统计分析 - 阈值判断 - 缓存落地 - 数据获取” 的全流程自动化。
淘宝众多商品，一般我们都是通过关键字去搜索自己需要的商品，此功能可通过API：item_search实现。item_search请求参数为关键字q=，同时还包括一些筛选的参数。返回商品列表信息，包括商品id，商品价格、商品url、商品主图等。请求参数：q=女装&start_price=0&end_price=0&page=1&cat=0&discount_only=&sort=&page_size
热点规则：配置热 Key 的上报规则，圈出需要重点监测的 Key热点上报：应用服务将自己的热 Key 访问情况上报给集中计算单元热点统计：收集各应用实例上报的信息，使用滑动窗口算法计算 Key 的热度热点推送：当 Key 的热度达到设定值时，推送热 Key 信息至所有应用实例热点缓存：各应用实例收到热 Key 信息后，对 Key 值进行本地缓存。
本文介绍了一个基于Spring Boot和Spring AI的虚拟宠物Web应用"小N"，这是一只拥有AI大脑的拟人化猫咪。文章详细讲解了技术架构，包括Spring Boot 3.4.5、Spring AI 1.0.0+等技术组件，以及系统的核心功能设计。重点阐述了AI人格设定、交互API接口和状态管理机制，通过饥饿度和开心度两个核心指标来影响AI的拟人化表现。文章还深入分析了Spring AI的
tem_get 获得1688商品详情item_search 按关键字搜索商品item_search_img 按图搜索1688商品（拍立淘）item_search_suggest 获得搜索词推荐item_fee 获得商品快递费用
淘宝商品价格数据的大批量采集虽然面临诸多挑战，但通过灵活运用爬虫技术、合理利用淘宝开放平台 API 以及借助第三方工具，结合恰当的数据存储和处理方法，能够高效、准确地获取有价值的价格数据，为电商行业的各方参与者提供有力的数据支持，助力其在市场竞争中取得优势。
1. **采购流程简化**：一键代采服务允许买家通过简单的操作完成商品采购，减少采购流程中的复杂性。1. **跨境电商平台**：电商平台可以通过寻源通接口和一键代采服务，快速上架和销售全球商品。3. **批发商和零售商**：批发商和零售商可以利用这些服务快速找到优质商品，完成批量采购。2. **批量采购**：支持批量采购功能，帮助企业快速完成大批量商品的采购，减少时间成本。2. **供应链管理**
公共参数请求参数请求参数：num_iid=652874751412&is_promotion=1参数说明：num_iid:淘宝商品IDis_promotion:是否获取取促销价响应参数item。
摘要随着科学技术的飞速发展，各行各业都在努力与现代先进技术接轨，通过科技手段提高自身的优势，特色农产品电商大数据可视化平台的设计主要是对系统所要实现的功能进行详细考虑，确定所要实现的功能后进行界面的设计，在这中间还要考虑如何可以更好的将功能及页面进行很好的结合，方便用户可以很容易明了的找到自己所需要的信息，还有系统平台后期的可操作性，通过对信息内容的详细了解进行技术的开发。本设计的基本思想就是采用
本论文主要论述了如何基于Web技术开发一个一带一路跨境电商供应链仓库管理系统，本系统将严格按照软件开发流程进行各个阶段的工作，采用B/S架构，面向对象编程思想进行项目开发。在引言中，作者将论述一带一路跨境电商供应链仓库管理系统的当前背景以及系统开发的目的，后续章节将严格按照软件开发流程，对系统进行各个阶段分析设计。
今日面试题：Spring 事务在什么情况下会失效？
sortedParams.entrySet().stream().sorted(Map.Entry.comparingByKey()).forEachOrdered(e -> { // 无操作，仅为排序 });
现代经济快节奏发展以及不断完善升级的信息化技术，让传统数据信息的管理升级为软件存储，归纳，集中处理数据信息的管理方式。本电商应用系统就是在这样的大环境下诞生，其可以帮助管理者在短时间内处理完毕庞大的数据信息，使用这种软件工具可以帮助管理人员提高事务处理效率，达到事半功倍的效果。
对于无货源淘宝店铺的话，你是新店就什么不用做，老店的话把你之前上的商品铲除掉。然后对应各个店铺等级能采集到的商品数量目录，去采集。
（5）在仓储作业、商品陈列的时候，商品的存储和陈列都是以SKU为单位的。（3）SKU即Stock Keeping Unit（库存量单位），这个概念来自于传统大型商超的仓储配送中心，其核心就是用来管理商品的供应，比如应该采购哪些商品，每个颜色应采购多少数量。（1）在电商或者、制造、仓储行业会经常听到SKU这三个字母，实际上它是一个库存量单位，有的称作存货单位，有的称作最小库存单位。（4）通常数码产品
此农特产品电商平台的开发项目以springboot框架为基础，采用JavaWeb的开发方法，使用MySQL数据库，对本农特产品电商平台的各个功能以及用户的需求做出了解释，然后根据用户农特产品交易的需求，再介绍了系统的总体设计以及其详细设计，给用户提供了农特产品电商平台的总体结构的搭建方法。从而满足用户自主交易的需求。
淘宝（Taobao）提供了各种API接口供开发者使用，但是直接通过公开API获取商品的主图和详情图高清版本可能受到一定的限制，因为涉及到版权和图片质量的问题。不过，你仍然可以通过一些策略来优化你的应用或网站中商品的图片展示，从而提升商品的吸引力。以下是一些建议的步骤和策略：1. **使用淘宝官方API**：- 使用淘宝的[Open Platform](https://open.taobao.com
多商户商城软件，是一种允许多个商户在同一个电商平台上进行商品销售和服务提供的软件系统。多商户商城软件采用平台化运营模式，为商户提供统一的商品展示、交易、支付、物流等服务，降低商户的运营成本。商户可以在平台上自主管理店铺、商品、订单等信息，实现个性化运营。3. 丰富的营销工具：软件提供多种营销工具，如优惠券、满减活动、会员制度等，帮助商户吸引和留住客户。软件具备强大的数据统计分析功能，帮助商户了解店
笔者实现了一个，它具有以下功能。可以，都是网页可见的公开数据，不包含任何隐私数据。对于消费者来说，如果，可以是，也可以是。对于商家来说，如果可以及时收到实时差评率和最新差评的具体内容通知。，除了价格周期，更重要的一点是，。
当前，零售电商行业已经从过去的高增长时代进入存量博弈时代，产品与服务的差异化显得愈发重要。特别是随着体验经济的来临，消费者对于服务质量的要求日益提高。新的时代底色，给行业的营销服务带来严峻的挑战。对员工而言，为了满足用户不断增长的服务需求，日常需要处理大量简单重复的用户问题，承受用户的抱怨，甚至还要承担营销增长的工作压力。对企业而言，经济下行业绩承压，客户运营成本居高不下，不堪重负。市场存量竞争愈
本文将对1688商品详情API的返回值进行全面解析，并提供数据获取与利用的方法，帮助商家实现自动化、智能化的数据管理和决策支持。要获取阿里巴巴1688商品详情API的返回值，首先需要注册成为阿里巴巴开发者并获取API密钥。然后，根据API文档中的接口地址和参数说明，使用HTTP请求发送API调用请求。阿里巴巴1688商品详情API是阿里巴巴为开发者提供的一种数据服务接口，允许商家通过编程方式获取商
淘宝商品详情API接口是淘宝开放平台提供的一系列API，允许开发者获取淘宝平台上的商品详情信息。要获取商品的主图及详情图，你需要使用到淘宝的“商品详情”或“商品结构化信息”等相关的API接口。公共参数请求参数请求参数：num_iid=652874751412&is_promotion=1参数说明：num_iid:淘宝商品IDis_promotion:是否获取取促销价响应参数item返回数据示例。
在电子商务迅猛发展的今天，商家对于商品信息的掌握和管理显得尤为重要。作为电商平台的佼佼者，京东（JD）提供了丰富的API接口，使得商家能够轻松地获取商品的详细信息，包括SKU（Stock Keeping Unit）信息。本文将深入探讨京东JD商品SKU信息API的返回值解析方法，帮助商家精准掌握商品属性，从而提升运营效率和销售业绩。一、京东JD商品SKU信息API的重要性在电商平台上，商品SKU信
对于商家、数据分析师、市场研究人员等而言，获取淘宝商品的详细信息，特别是商品的主图和详情图，对于分析商品特性、优化营销策略等具有重要意义。此时，利用淘宝开放的API接口进行数据获取，成为了更为高效、合规的选择。在淘宝API中，与商品图片相关的接口主要有“taobao.item.get”和“taobao.item.images.get”等。其中，“taobao.item.get”接口可以获取商品的详
经常会有这样的调用场景:app(或web前端)调用后台的一个接口，该接口接到该请求后，需要调用其他多个微服务来获取数据，最终汇总一个最终结果返回给用户。整如用户请求 我的订单”，后台在收到请求后，就需要去调用用户详情RPC、商品详情RPC、库存RPC，优惠券RPC等等很多个服务。有些服务是可以并行去请求的，但有些服务是依赖于某个服务的返回值的(如查库存、优惠券，就依赖于商品详情回复到达后才能去请求
对于获取京东商品详情的 API，京东官方提供了 JD Union 接口，该接口允许开发者通过调用 API 来获取商品的详细信息。您可以在开放平台的官方网站上注册成为开发者，然后申请使用 JD Union 的 API 接口。在获得授权后，您可以使用 API 的方式来获取京东商品的详细信息，包括商品的标题、价格、图片、销量等。
为此，阿里云CDN为我们提供了多副本刷新的解决方案：每种不同后缀的图片，作为图片的一个副本，在CDN的swift层增加一层KV结构，存储url和不同副本的映射关系，清除缓存时，可以通过该结构找到所有副本，实现快速清除所有副本。既然是要面试，那么就少不了刷题，实际上春节回家后，哪儿也去不了，我自己是刷了不少面试题的，所以在面试过程中才能够做到心中有数，基本上会清楚面试过程中会问到哪些知识点，高频题又
我个人认为，如果你想靠着背面试题来获得心仪的offer，用癞蛤蟆想吃天鹅肉形容完全不过分。想必大家能感受到面试越来越难，想找到心仪的工作也是越来越难，高薪工作羡慕不来，却又对自己目前的薪资不太满意，工作几年甚至连一个应届生的薪资都比不上，终究是错付了，错付了自己没有去提升技术。这些面试题分享给大家的目的，其实是希望大家通过大厂面试题分析自己的技术栈，给自己梳理一个更加明确的学习方向，当你准备好去面
参数说明(bid:总价,bid2:商品价格,sale:销量,credit信用,加API:item_get 参数说明: num_iid:宝贝ID。
本文方案脱离Spring Bean的管理，通过算法实现的方式，完成对象循环依赖的判断，涉及的知识点包括：邻接矩阵图、拓扑排序、循环依赖。本文会着重讲解技术实现，具体算法原理不再复述
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