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智能体（AI Agent）是一种**能够感知环境、自主决策并执行任务**的智能实体，它通过"感知-规划-执行-反馈"的闭环机制实现从被动响应到主动行动的转变，不再局限于传统AI的"你问我答"模式，而是能像人类助手一样独立完成复杂任务。
两年前，大部分 Java 团队面对大模型浪潮的反应是：**"我们用 HTTP 调 OpenAI 的 API 不就行了？
宜宾数字经济产业发展有限公司及子公司开启2025年第一批员工招聘啦！公司和院士工作站、中国联通这些“大佬”都有合作，超厉害！这次招聘那可是认真的，流程规范，机会公平。如果你觉得自己是个“潜力股”，符合条件就别藏着掖着，大胆来报名，一起在数字经济的海洋里“乘风破浪”！
面试官：大模型多轮对话怎么实现？聊久了上下文太长，该怎么优化？
在开始之前，让我们先理解几个核心概念：大语言模型（如 GPT、DeepSeek）虽然强大，但存在一些固有问题：RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成） 是一种结合检索和生成的技术方案：简单来说，RAG 就像是给 AI 配备了一个"参考书库"，让它在回答问题前先查阅相关资料。传统数据库擅长精确匹配，但不擅长"语义相似"的搜索。向量数据库可以：DeepSee
Advisors API 是 Spring AI 提供的核心扩展机制，本质是「AI 交互的拦截器 / 增强器」，它能在 ChatClient 与大模型（LLM）的交互全链路中（调用前 / 调用后）插入自定义逻辑，实现对请求 / 响应的拦截、修改、增强，最终让开发者无需重复编写通用 AI 逻辑，快速构建复杂、可复用、易维护的 AI 组件。
摘要：SpringAI作为先进的文本生成技术，基于深度学习模型实现自动创作。其实现方法包括数据准备、模型选择和提示处理三步骤。通过调整学习率、批次大小等超参数及微调训练可优化模型性能。代码示例展示了max_length和temperature参数对生成效果的影响，并提供了解决内容不合理、语言不通顺等问题的方案。掌握这些技术可实现高质量的文本生成，为后续学习文本分类等NLP应用奠定基础。（150字）
为什么会有微服务？假如回到10年前，一天张三入职了电商企业—并夕夕商城。没有想到的是，公司业务越来越好，网站用户量越来越大，单体架构的问题就暴露出来了，随着访问量增加，项目经常宕机于是，招人。对并夕夕商城进行升级优化。于是增加负载均衡。分布式：一个系统 通过多台服务器 协同完成系统功能集群：同一个系统放在了多台服务器上 且每个服务器上内容相同 复制了多份增加负载均衡之后，应用服务器不再是系统的瓶颈
以封装 api-gateway-core 为目的，搭建 SpringBoot Starter 组件，用于服务注册发现的相关内容处理。这里最大的目的在于搭建起用于封装网关算力服务的 api-gateway-core 系统，提供网关服务注册发现能力。那么之所以要开发一个这样的组件，也就是。是因为我们希望把这样的统一公用能力进行一致的管理，如果没有这样的组件服务，那么将需要每一个 SpringBoot
sentinel：分布式系统的流量防卫兵。随着微服务的流行，服务和服务之间的稳定性变得越来越重要。Sentinel 是面向分布式服务架构的流量控制组件，主要以流量为切入点，从限流、流量整形、熔断降级、系统负载保护、热点防护等多个维度来帮助开发者保障微服务的稳定性。histrix：断路性，主要是做对于服务链路的保护和整个微服务系统的保护。sentinel：以流量为切入点，可以做流量控制（控制到每一秒
概述提到分布式锁大家都会想到如下两种：基于Redisson组件，使用redlock算法实现基于Apache Curator，利用Zookeeper的临时顺序节点模型实现今天我们来说说第三种，使用Spring Integration实现。Spring Integration在基于Spring的应用程序中实现轻量级消息传递，并支持通过声明适配器与外部系统集成。Spring...
微服务架构的概念，现在对于大家应该都不陌生，无论使用 Apache Dubbo、还是 Spring Cloud，都可以去尝试微服务，把复杂而庞大的业务系统拆分成一些更小粒度且独立部署的 Rest 服务。但是这个过程，具体应该怎么做？现有的条件下到底要不要做微服务？服务拆分成什么粒度才是合适的？遗留的老系统需要如何考虑重构改造？有哪些坑需要我们注意？系统怎么在分布式服务下实现数据的一致性和服务的高可
小编最近在使用系统的时候，发现尽管应用已经使用了redis缓存提高查询效率，但是仍然有进一步优化的空间，于是想到了比分布式缓存性能更好的本地缓存，因此对领域内常用的本地缓存进行了一番调研，有早期的Guava缓存、在Guava上进一步传承的Caffine以及自称在Java中使用最广泛的EhCache，那么我们该怎么选择适合自己应用的缓存呢，小编下面会简单介绍，并将以上缓存进行一个对比，希望帮助大家选
2、从上图可以看出, 目前主流的服务注册&发现的组件是Nacos, 但是Eureka 作为一个老牌经典的服务注册&发现技术还是有必要学习一下, 原因(1) 一些早期的分布式微服务项目使用的是Eureka, 小伙伴在工作中, 完全有可能遇到这种情况.(2) 后期的服务注册&发现组件/技术, 都参考了Eureka 设计和理念, 学习了Eureka 后, 上手Nacos 容易很多，而且理解的更深刻.
本文介绍了如何使用Spring的定时任务功能。主要内容包括： 创建定时器类的方法：使用@Component注解标记类，并在方法上添加@Scheduled(cron="表达式")注解 启用定时任务：在配置类上添加@EnableScheduling注解 详细解释了cron表达式的结构和各字段含义，包括秒、分、小时等域 列举了常见特殊字符的含义和使用场景，如*、?、-、/等 提供了多
简单来说：就是将复杂的程序，分成一组较小的服务专业来说：微服务是一种面向服务架构的软件开发方法。它将一个复杂的应用程序拆分成一组较小、自治的服务，每个服务都可以独立地开发、部署和扩展。每个微服务都关注一个特定的业务功能，并通过轻量级的通信机制进行相互通信。微服务架构具有松耦合、可伸缩性、独立部署和容错性等特点。它可以带来灵活性、可扩展性和可维护性等优势，但也需要额外处理分布式通信、数据一致性和分布
综上所述，Spring是一个Java开发框架，Spring Boot是一个基于Spring框架的开发框架，它提供了快速创建和配置Spring应用程序的方式，而Spring Cloud是一个构建分布式系统的开发框架，它基于Spring Boot，提供了许多可扩展的库和工具。Spring Cloud是一个用于构建分布式系统的开发框架，它基于Spring Boot，提供了许多可扩展的库和工具，例如服务发
现在其实从大厂招聘需求可见，在招聘要求上有高并发经验优先，包括很多朋友之前都是做传统行业或者外包项目，一直在小公司，技术搞的比较简单，没有怎么搞过分布式系统，但是现在互联网公司一般都是做分布式系统。所以说，如果你想进大厂，想脱离传统行业，这些技术知识都是你必备的，下面自己手打了一份Java并发体系思维导图，希望对你有所帮助。n.Pointcut;@Aspect测试用例S12作为目标对象，创建代理，
由于文案过于长，在此就不一一介绍了，这份Java后端架构进阶笔记内容包括：Java集合，JVM、Java并发、微服务、SpringNetty与 RPC 、网络、日志 、Zookeeper 、Kafka 、RabbitMQ 、Hbase 、MongoDB、Cassandra 、Java基础、负载均衡、数据库、一致性算法、Java算法、数据结构、分布式缓存等等知识详解。本知识体系适合于所有Java程序
上篇文章我们介绍了服务采用nacos作为注册中心，其实nacos还有另外一个作用是作为配置中心，但是功能要比springcloud-config功能强大配置简单。说配置文件大家都比较了解。我们在项目里经常使用各种properties配置各种内容，比如我们把调用其它服务的url配置到配置文件中统一管理。但是在分布式架构生态下各个应用自己都维护一份配置显然就会出现不足。第一：配置的动态更新问题，第二：
银十期间得蚂蚁面试机会（本人非985/211，蚂蚁真的不是很在乎学历！！！），有了一次社招机会，前后经历三关，受益匪浅，在此与各位朋友分享经历与心得。蚂蚁金服Java研发一面（电话面，30分钟左右）自我介绍，讲下最有难度的项目对线程安全的理解比如有一个局部变量i=1，两个线程同时执行，是否线程安全比如再有一个共享变量，如何保证线程安全说说ThreadLocal，底层如何实现hashmap实现原理v
分布式锁
1.背景介绍分布式系统：SpringCloud的整合1. 背景介绍分布式系统是一种由多个独立的计算机节点组成的系统，这些节点通过网络进行通信，共同完成某个任务。在现实生活中，我们可以看到分布式系统的应用在各个领域，如电子商务、金融、社交网络等。SpringCloud是一个基于Spring Boot的分布式系统框架，它提供了一系列的工具和组件，帮助开发者快速构建分布式系统。Sprin...
阿里巴巴研发面经阿里中间件研发面经研发工程师（Java）阿里一面：1 自我介绍2 项目中做了什么，难点呢。3 Java的线程池说一下，各个参数的作用，如何进行的。4 Redis讲一下5 分布式系统的全局id如何实现。用zookeeper如何实现的呢，机器号 时间戳即可。6 分布式锁的方案，redis和zookeeper那个好，如果是集群部署，高并发情况下哪个性能更好。7 kafka了解么，了解哪些
要讲Spring与SpringCloud的关系，离不开SpringBoot与SpringCloud的关系，SpringBoot是Spring的升级版，SpringCloud又可以包含SpringBoot，那可以理解为基于Spring这个老祖宗，产生了很多的优秀框架，一个用于快速开发，一个能构建分布式系统所需的“全家桶”。简单的讲SpringBoot是基于Spring框架，他是Spring的升级版，
SpringBoot专注于快速方便的开发单个个体微服务SpringCloud是关注全局的微服务协调整理治理框架，它将SpringBoot开发的一个个单体微服务整合并管理起来为各个微服务之间提供，配置管理、服务发现、断路器、路由、微代理、事件总线、全局锁、决策竞选、分布式会话等等集成服务SpringBoot可以离开SpringCloud独立使用开发项目，但是SpringCloud离不开SpringB
JVM，JAVA集合，JAVA多线程并发，JAVA基础，Spring 原理，微服务，Netty与RPC，网络，日志，Zookeeper，Kafka，RabbitMQ，Hbase，MongoDB，Cassandra，设计模式，负载均衡，数据库，一致性算法，JAVA算法，数据结构，加密算法，分布式缓存，Hadoop，Spark，storm，YARN，机器学习，云计算。
1、介绍提供用于存储配置和其他元数据的 key/value 存储为分布式系统中的外部化配置提供服务器端和客户端支持。Config ServerConfig ClientConfig Server和Config Client的概念与 Spring Environment 和 PropertySource 有着一致的抽象，在特殊的 bootstrap 阶段，配置被加载到 Spring 环境中。1.1、
Sentinel快速入门：这可能是目前最好的分布式系统限流降级框架
每个优秀程序员必须具备的技术技能今天在这分享目前国内公司Java面试常问的问题包括JVM、常用的算法和数据结构，redis缓存，分布式，Spring，Kafka，Nginx，微服务等。正所谓知己知彼，只有体系知识巩固，面对不断更新的技术才能快速掌握，同时在面试、工作中也更能脱颖而出！之前也收集过很多零零散散的学习资料，小编自己也整理出一篇Java进阶架构师之路的核心知识，同时也是面试时面试官必问的
分布式链路跟踪介绍对于一个微服务系统，大多数来自外部的请求都会经过数个服务的互相调用，得到返回的结果，一旦结果回复较慢或者返回了不可用，我们就需要确定是哪个微服务出了问题。于是就有了分布式系统调用跟踪的诞生。现今业界分布式服务跟踪的理论基础主要来自于 Google 的一篇论文《Dapper, a Large-Scale Distributed Systems Tracing Infrastruct
分布式调用接口feign报错
分布式项目搭建
项目简介Martian-cloud是Martian的官方分布式组件，基于传染机制，不再需要注册中心完全丢弃了注册中心，且不依赖任何注册中心，采用传染机制实现服务的发现与治理服务间通话采用rest风格对Martian的侵入非常小先解释下什么是传染机制1.常规的分布式采用的是【生产者->注册中心->消费者】模型，生产者将接口给注册中心，消费者从注册中心发现其他的服务，实现调用2.传染机制就
分布式配置中心（Diamond配置）配置思想使用枚举类缓存配置内容：使用接口规定获取枚举类中数据方法使用枚举类保存配置内容；通过接口定义获取枚举中数据方式；枚举类实现接口就实现了获取枚举中配置数据的方式；注册监听器，刷新枚举类中的配置内容循环注册枚举类，刷新枚举类中的配置内容使用配置内容获取枚举类，然后通过接口中定义的方法获取枚举类中的数据这样的优点是，枚举类和接口既不依赖spring框架也不依赖
PromptTemplate（提示词模板） 是指预定义了固定文本结构和核心逻辑，同时预留动态占位符的提示词 文本。你可以将不同的动态参数填充到占位符中，快速生成符合业务需求的个性化提示词，无需重复编写固定的提示词话术。
本节我们将深入了解 Spring AI 的灵魂组件：ChatClient 与 Advisors，看看现代 AI 工作流到底该怎么写！
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。
通过“
本文分析了MaxKey开源IAM系统的设计架构。系统采用模块化设计，包含认证、协议、持久化等核心模块，使用抽象工厂、策略、模板方法等多种设计模式实现认证授权功能。核心实体包括用户、应用、角色和资源，通过分层架构处理认证流程（验证凭证、创建会话等）和授权流程（权限检查、访问控制）。系统支持多种认证协议，各模块间通过接口松耦合，便于扩展新的认证方式和协议。
本文介绍了一个基于LDA主题模型和情感分析的航空客户满意度分析系统。该系统通过自动化处理海量航空评论数据，运用自然语言处理技术实现主题挖掘和情感分析，帮助航空公司识别客户关注点、量化满意度水平。系统核心功能包括评论数据管理、数据预处理、LDA主题模型分析和多维度满意度评估，能够生成可视化报告并提供改进建议，解决了传统人工分析效率低、样本受限等问题。该分析平台为航空公司提供了数据驱动的服务改进决策支
目标：了解大模型的基本概念和背景。内容：人工智能演进与大模型兴起。大模型定义及通用人工智能定义。GPT模型的发展历程。目标：深入学习大模型的关键技术和工作原理。内容：算法的创新、计算能力的提升。数据的可用性与规模性、软件与工具的进步。生成式模型与大语言模型。Transformer架构解析。预训练、SFT、RLHF。目标：掌握大模型开发所需的编程基础和工具。内容：Python编程基础。Python常
现在这段时间，是 Java 程序员最容易转 AI 的黄金窗口。大模型已足够好用，门槛低、资源多、需求旺。
最近两年，AI 大模型的热度居高不下。作为 Java 开发者，我一度觉得这场盛宴与自己无关——毕竟市面上大部分 AI 教程都是 Python 的。直到我发现了Spring AI——一个专为 Spring 生态设计的 AI 应用开发框架。它让我能用熟悉的 Java 语法，快速调用大模型 API，构建智能应用。今天我就带你用 Spring AI + 智谱 AI，从零搭建一个智能对话应用。整个过程不到
开放的平台重要的事情写在前面：Intel® DevCloud是一个开放的平台，任何开发者都可以注册访问，所有的边缘设备对开发者开放。Intel® DevCloud是专门为边缘计算设计的云开发平台，开发者可基于平台开发应用程序，构建容器，部署应用，监测设备运行，最终完成产品上市前的性能评估和硬件选型。Intel® DevCloud 集成了Intel® OpenVINO™ 工具套件以及丰富的CPU、i
一、概念分布式事务分布式事务是指事务的参与者、支持事务的服务器、资源服务器以及事务管理器分别位于不同的分布式系统的不同节点之上。简言之，同时操作多个数据库保持事务的统一，达到跨库事务的效果。JTAJTA，即Java Transaction API，JTA允许应用程序执行分布式事务处理———在两个或多个网络计算机资源上访问并且更新数据。JDBC驱动程序的JTA支持极大地增强了
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