《gijela-core-chat-flow：LLM工作流编排实战指南》摘要： 该工具通过可视化界面解决LLM项目开发中的流程管理痛点，提供从流程定义到调试运行的全闭环解决方案。核心功能包括： 模型配置管理，支持团队协作调试 双模式LLM节点（chat/transform）满足对话与数据处理需求 实时调试面板展示输入/输出快照 版本对比与状态管理确保发布可靠性 运行历史追溯功能提升排障效率 技术栈

摘要： gijela-core-chat 是一个专为 Java 大模型项目设计的联调工作台，解决了传统开发中模型切换混乱、RAG 验证分散、日志排障困难等问题。其核心价值在于整合了 LLM 调用、知识库管理、图谱抽取、附件处理等全链路能力，提供可视化操作界面，支持同步/流式验证、会话管理、实时预览等功能。通过自研 OkHttp 工具链替代第三方框架，实现了可控的模型调用与调试闭环，显著提升了开发效

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本文从历史演进、工作原理、RESTful规范、网络安全、工程实践等维度，全面对比Session和Token两种鉴权方案。Session基于服务器状态存储，实现简单但扩展性差；Token（如JWT）无状态自包含，适合分布式系统但难以实时失效。文章深入剖析了两者的优劣势，指出实际工程中常被忽视的误区，并给出工业级双Token方案的最佳实践。最后提供了场景选型决策树和面试标准答案，帮助开发者根据业务需求

本文介绍了gijela单仓工程的完整技术架构，重点阐述了其分层设计思路与核心模块实现。项目采用三层架构：基础与安全层(gijela-core-common/security-common)提供统一响应、异常处理和JWT鉴权；LLM能力层(gijela-core-llm)包含自研SDK，支持OpenAI兼容调用、工具执行和可观测性；业务验证层(gijela-core-chat/pistil)实现聊天

10分钟入门Neo4j！手把手教你把图数据库装进Docker，Spring Boot 3行代码秒连，性能飙到百万QPS！内附版本避坑清单+生产级调优秘籍，Java党收藏这篇就够了→

LangChain4j 1.7.1正式版发布，带来6大核心升级：1）支持类级@Agent注解，简化智能体开发；2）升级OpenAI SDK至4.0.0；3）Azure OpenAI新增maxCompletionTokens参数控制成本；4）统一HuggingFace接口；5）通过GPULlama3实现纯Java的GPU加速；6）支持ChromaDB V2提升向量检索性能。新增4款集成工具，包括Do

本文介绍如何基于 LangChain4j 1.12.2 + Spring Boot 4.0.2 实现一个可独立部署的 Skills Agent 服务。核心思路：工具定义写成 Markdown 文件，AI 自动加载调用；配合 Redis 多轮记忆滑动窗口与摘要压缩解决 context 爆炸问题；前端 Vue3 提供完整的会话管理、模型切换、流式对话界面。附完整架构图、核心代码与五分钟上手指南。

文章摘要： Streamable HTTP作为AI时代的新兴协议，解决了传统SSE在AI大模型应用中的三大痛点：1）长连接管理困难，2）单向通信限制，3）云原生适配不足。其核心技术原理包括：利用HTTP分块传输实现双向流式通信，通过Fetch API+ReadableStream实现细粒度控制，采用会话ID机制支持无状态架构。相比SSE的浏览器单向推送，Streamable HTTP专为AI交互设

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