XSS（跨站脚本攻击）是一种常见的前端安全漏洞，攻击者可以通过注入恶意脚本来窃取用户信息、劫持会话甚至篡改网页内容。对于 Web 开发者来说，理解 XSS 的攻击方式和防御手段至关重要。XSStrike 是一个跨站脚本检测套件，配备了四个手写解析器、一个智能负载生成器、一个强大的模糊引擎和一个速度极快的爬虫。XSStrike 不像所有其他工具那样注入有效负载并检查其工作情况，而是使用多个解析器分析

本文介绍了如何利用Spring AI框架统一接入多种大语言模型，并以DeepSeek为例展示具体实现方案。通过Spring AI提供的标准化API，开发者可以快速切换不同AI模型，无需修改核心代码。文章详细讲解了环境配置步骤，包括Spring Boot 3.4.1、JDK 21和Spring AI 1.0.0-M6的依赖设置，以及DeepSeek API的对接方式。同时演示了Spring AI的上

本篇文章，我们介绍了 如何封装多个 LLM（大模型） API 调用 。后续，我们将完善 微服务 + 认证中心：如何保障大模型 API 的安全调用， 并且支持流式对话（SSE）增加 WebSocket 实时消息提升用户体验，敬请期待！

🔍 从架构设计到代码实现，一起探讨如何应对不同技术挑战，最终打造出高效、可扩展的大模型平台，目前项目基础架构已经搭建完成。项目仓库（GitHub）：https://github.com/pitt1997/ChatAI。搭建完成，已经支持认证登录功能，并创建了一个简单的 AI 问答 API Demo。🌟 在这系列文章中，我们将一起探索如何搭建一个支持大模型集成项目。项目演示地址：等待上线更新。本

本文介绍了如何在 Windows 上安装 Ollama 并运行 DeepSeek R1，包括安装、下载模型、启动本地 AI 推理，并且提供了在中调用本地 AI 模型的方法。💡本地 AI 模型的优势✅ 保护隐私，代码不会上传到云端✅ 无需依赖外部 API，断网也能用✅ 降低成本，无需订阅付费 API如果你有任何问题，欢迎在评论区交流！🔥。

在本篇我们成功实现了基于的流式对话，让 AI 的回复能够逐步呈现，极大地提升了用户的交互体验。SSE 方案简单易用，特别适用于单向推送的场景，比如 AI 回复、系统日志推送等。然而，SSE 也存在一定的局限性，比如它是单向通信的，仅支持服务器向客户端推送数据，无法处理客户端的主动交互需求。那么，如果我们希望实现更复杂的实时双向通信（比如 AI 生成过程中用户可以中断对话、发送指令调整回复内容等），

在上一章中，我们通过 Spring Security + Session 认证机制，为微服务架构中的登录调用提供了可靠的身份认证，确保只有授权用户能够访问大模型 API。然而，随着微服务架构的扩展性要求，传统的 Session 认证方式可能面临性能瓶颈、分布式环境难题等问题。今天，我们将继续深入探讨 微服务 + 认证中心 的架构方案，通过 JWT 认证 实现无状态认证，确保 大模型 API 只能被

一款开源的本地 LLM 推理 GUI 工具支持 GGUF 格式大模型（Llama.cpp 后端）支持 GPU 加速，可用运行大模型可直接在本地进行离线 AI 对话，不依赖 OpenAI API✅LM Studio 是最简单的本地大模型推理工具之一✅支持 LLaMA / Qwen / Mistral / DeepSeek 等 GGUF 模型✅可以用 RTX 4060Ti / 4070 / 4090

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