首先,电商系统面向的角色是:用户、运营人员和管理者。这三个角色对电商系统的需求是:用户通过系统来购物,运营人员负责商品的销售,管理者关注系统中的经营数据。电商系统最核心的流程是用户购物的流程,购物流程从用户浏览选购商品开始,加购、下单、支付、运营人员发货、用户确认收货,至此电商系统的购物流程结束。细化这个流程之后,我们可以分析出支撑这个流程的核心功能模块:商品、订单、购物车、支付和库存。除此之外,

​在Tair出现之前的很长一段时间里，像redis、memcache这些知名NoSql数据库是不支持分布式的，在这样的背景下，由淘宝网自主开发并在2010.6开源的一个高性能、高扩展、高可靠分布式缓存，类似map的key/value结构，在淘宝、天猫等各个应用中广泛应用。​Tair官网：https://www.oschina.net/p/tair​gitee地址：https://gitee.com

告诉我5部<composer>的电影.""").build();

什么是ai agent:你给个任务，它自己拆分、规划、调用资源、执行链路，直到返回结果。你给个任务，它自己规划（根据你指定的规划方式）、拆分（根据你指定的拆分方式）、调用资源（根据你提供的资源）、（自动）执行链路，直到返回结果。

创建一个springai项目依赖。

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目前关系数据库有六种范式：第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF）、巴斯-科德范式（BCNF）、第四范式(4NF）和第五范式5NF，又称完美范式）。满足最低要求的范式是第一范式（1NF），在第一范式的基础上进一步满足更多规范要求的称为第二范式（2NF），其余范式以次类推。一般来说，数据库只需满足第三范式(3NF）就行了。

想做企业级智能应用开发，你肯定会有需求要让大模型和你的企业API能够互连，因为对于基础大模型来说， 他只具备通用信息，他的参数都是拿公网进行训练，并且有一定的时间延迟，无法得知一些具体业务数据和实时数据， 这些数据往往被各软件系统存储在自己数据库中：比如我问大模型：“中国有多少个叫徐庶的” 他肯定不知道，我们就需要去调用政务系统的接口。比如我现在开发一个智能票务助手，我现在跟AI说需要退票， AI

但是一旦聊天记录多了依然会超过token上限， 但是有时候我们依然希望存储更多的聊天记录，这样才能保证整个对话更像“人”。可以在每次对话的时候把当前聊天信息和模型的响应存储到ChatMemory， 然后下一次对话把聊天记录取出来再发给大模型。大模型的token是有上限了，如果你发送过多聊天记录，可能就会导致token过长。如果有多个用户在进行对话， 肯定不能将对话记录混在一起， 不同的用户的对话记

接入deepseek1.依赖获取deepseek api-key● API Key：需从 DeepSeek 创建并获取 API 密钥：https://platform.deepseek.com/api_keys3.配置4.4. 测试spring-ai-starter-model-deepseek 会为你增加自动配置类， 其中DeepSeekChatModel这个就是专门负责智能对话的。option