**本文对比了主流AI编程工具（OpenAI Codex、GitHub Copilot、Google Cloud Code）的缓存机制，其中Copilot缓存最稳定透明，Codex缓存上限高但配置复杂，Cloud Code缓存策略未完全公开。同时分析了6款大模型的Token定价（截至2026-06-02），DeepSeek V4 Flash输入输出成本最低，GPT-5.3 Codex价格最高。最后

本文记录了在Tesla V100（4×32GB）环境下使用Docker和vLLM部署Qwen3-ASR-1.7B语音识别模型的过程。由于V100显卡的Compute Capability为7.0，不支持FlashAttention 2和bfloat16，需采用float16精度并调整参数。关键步骤包括：通过ModelScope或HuggingFace下载模型，配置Docker容器时指定显存使用率（

摘要：本文记录了在VS Code中配置MCP连接本地Java服务时遇到的Unrecognized field "form"序列化错误及其解决方案。通过分析发现，该问题源于VS Code客户端（新版本MCP协议）与服务端（旧版Java SDK 0.16.0）的协议不兼容，客户端发送的elicitation.form字段无法被服务端识别。最终通过升级Java服务端的MCP SDK至

本文介绍了langchain4j-spring-ai-swagger-mcp模块，该模块将OpenAPI/Swagger文档映射为MCP工具，使大模型能安全调用后端接口。核心功能包括：规范化接口为MCP工具、集中治理调用链、支持前端自动化生成。模块包含OpenApiLoader、OpenApiNormalizer等核心组件，支持SSE/stdio传输，提供工具列表查询和通用调用能力。通过集中处理鉴

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

本文介绍了企业级AI管理后台gijela中的gijela-core-llm模块，探讨了自建轻量级LLM SDK的工程化路径。针对Spring AI在复杂企业场景中的局限性，该方案采用零依赖设计（OkHttp + Jackson），通过接口先行、可插拔观测和灵活扩展机制（Tool Calling、MCP/Skill/Plugin）实现高效集成。模块化架构包含核心接口、OpenAI兼容实现、观测层及扩

文章摘要： 本文介绍了一个基于Vue3和TypeScript的可视化流程编排编辑器Demo，核心采用Vue Flow实现节点拖拽、连线编辑和Dagre自动布局功能。项目源自开源AI智能体管理平台gijela的工作流模块，现剥离为独立案例，包含JSON导入导出、坐标转换、连接点优化等完整前端实现。重点解决了四个技术难点：1）通过screenToFlowCoordinate实现精准落点；2）设计独立持

本文系统梳理了RAG系统中8种主流文档切割策略，从基础固定长度切割到前沿语义切割和Agent智能切割，并比较了各策略的优劣势及适用场景。文章指出文档切割质量直接影响80%的检索效果，关键要平衡信息碎片化与检索精度。推荐默认采用递归切割+重叠策略，结构文档用结构感知切割，高精度场景选用语义切割，高价值语料可考虑Agent智能切割。每种策略均提供代码示例和参数调优建议，帮助开发者根据项目需求选择最佳方

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

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