运输层位于网络层与应用层之间，为不同主机上的应用进程提供逻辑通信服务，核心功能包括进程间通信、复用分用、差错检测以及流量控制等。TCP和UDP是其两大协议，通过端口号标识进程，实现应用层与传输层的连接。 一次HTTP请求流程：用户输入域名后，DNS查询首先使用UDP协议（端口53）获取IP地址；之后HTTP请求通过TCP协议与服务器通信，完成请求响应交互。整个过程涉及运输层的复用分用机制，确保数据

本文介绍了如何实现Spring AI Alibaba中对话上下文记忆的数据库持久化。主要内容包括： 分析了ChatMemory接口及其默认内存实现InMemoryChatMemory的局限性 提出了数据库持久化方案，设计了包含contextId、message等字段的数据表结构 采用Kryo进行消息对象的序列化/反序列化处理 实现了ChatMemory接口的三个核心方法： add()：将消息追加到

Wireshark是一款功能强大的网络抓包和协议分析工具，用于实时捕获和解析网络通信数据，帮助用户诊断网络问题、分析协议细节或进行安全审计。本篇将用Wireshark工具对TCP通信案例进行抓包，分析三报文握手和四报文挥手。

本文介绍了Pinia作为Vue.js官方推荐的状态管理库，用以解决组件间数据共享和状态同步问题。文章首先说明状态管理的必要性，随后详细讲解Pinia的初始化配置，包括安装、挂载和Store创建（包含state、getter、action）。最后通过示例展示如何在组件中使用Store，实现数据获取和渲染。Pinia能有效简化复杂应用的状态管理，提升开发效率。

运输层位于网络层与应用层之间，为不同主机上的应用进程提供逻辑通信服务，核心功能包括进程间通信、复用分用、差错检测以及流量控制等。TCP和UDP是其两大协议，通过端口号标识进程，实现应用层与传输层的连接。 一次HTTP请求流程：用户输入域名后，DNS查询首先使用UDP协议（端口53）获取IP地址；之后HTTP请求通过TCP协议与服务器通信，完成请求响应交互。整个过程涉及运输层的复用分用机制，确保数据

本文扩展了智能体应用功能，主要实现两部分内容：循环执行检测处理和人机交互工具集成。 循环检测与处理 实现is_stuck方法检测重复消息 通过handle_stuck_state添加提示信息 在run方法中集成循环检测逻辑 交互式AskHuman工具 定义Java版AskHuman工具类 使用@Tool注解标记方法 实现用户输入查询功能 最后还提到后续将参照Open Manus实现MCP集成。整体

AI知识库与RAG技术解析 本文探讨了AI为何需要知识库支持及RAG技术实现方案。AI依赖知识库可避免通用搜索的局限性，提供精准回答。RAG技术流程包括：文档收集处理、向量转换存储、文档检索排序及结果增强。关键组件涉及Embedding模型（实现语义向量转换）、向量数据库（高效存储查询）、召回率评估（衡量检索效果）、精排模型（提升结果相关性）及混合检索策略。文章最后提供了基于Spring AI的R

文档过滤和检索，也是RAG的核心特性之一，在进行向量转换和存储之后，需要通过文档过滤和检索，优化大模型回复的准确性。整个文档过滤和检索的过程，可以划分为检索前检索时检索后。

文章摘要： 本文探讨了AI智能体（Agent）的核心特性与关键技术。智能体具备自主决策、环境交互和目标导向三大特征，其发展从简单的聊天机器人演变为能自主分解任务、调用工具并返回结果的智能系统。关键技术包括： CoT思维链：通过分步推理（零样本/少样本引导）提升复杂任务处理的准确性与可解释性，适用于数学计算、逻辑分析等场景； Agent Loop：仿PDCA循环，实现“推理-行动-观察”的持续运转，

本文介绍了Spring AI中的查询增强和关联功能，重点解析了RetrievalAugmentationAdvisor和ContextualQueryAugmenter两种增强器的使用。RetrievalAugmentationAdvisor支持文档检索、过滤及查询重写等定制功能，通过示例代码展示了其基本用法。ContextualQueryAugmenter作为空上下文处理器，允许在没有匹配文档时