在 Java 并发编程中，线程的暂停、唤醒与状态切换是核心知识点，而 sleep、wait-notify、park-unpark、yield 这四种方法，常常因为都能影响线程状态而被混淆。但它们的设计初衷、底层机制、使用场景都有不小的差别，因此区分这几个方法，更有助于我们理解 Java 线程的状态转换，有利于并发编程。

向量转换是将文本等非结构化数据转换为数值向量的过程，通常通过嵌入模型（Embedding Model）实现。SpringAI提供了EmbeddingClient接口用于和数据交互。

本文介绍了AI智能体的核心概念与关键技术。智能体指能够感知环境、自主决策并执行的AI系统，具备感知、决策、执行和自学习四大特性。重点解析了CoT思维链技术，通过逐步推理解决复杂问题；以及AgentLoop执行循环和ReAct模式，实现持续自主运转和推理-行动循环。这些技术结合大模型、记忆系统、知识库和工具调用等功能，共同构建智能体的基础能力。文章为后续开发实践提供了理论框架。

传统大语言模型的核心问题是 “” 和 “”，RAG的出现就是使回答特定的问题更加准确。RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种结合了与的技术框架，旨在解决传统大语言模型（LLM）在知识准确性、时效性和专业性上的局限性，让 AI 生成的内容更可靠、更贴合特定需求。RAG让AI模型回答问题前先查询特定的知识库获取知识，确保获得的资料不是凭空产生的。

摘要：文章介绍了Spring AI中自定义Advisor的实现方法，包括选择合适接口、设置执行顺序和提供唯一标识符等步骤，并给出日志Advisor示例。同时讲解了结构化输出转换器、对话记忆持久化、Prompt模板使用等关键技术点，以及多模态处理能力。这些方法可帮助开发者根据业务需求定制AI功能，实现更灵活的应用开发。

摘要： Prompt是与AI交互的提示词，优化Prompt能提升AI回答的准确性和效率。优化方法包括：1. 清晰表达，结合指令、背景和输出格式；2. 分解复杂任务，分段处理长文本；3. 预留思考时间，先推理再输出结果；4. 运用技巧如思路链和少样本学习。优化的核心是让AI更精准理解需求，类似人际沟通中的高效表达，为后续AI开发奠定基础。（150字）

MCP（模型上下文协议）是一种开源标准，旨在为AI应用与外部系统（如数据库、搜索引擎等）的交互提供统一接口，类似USB-C的标准化连接方式。该协议通过定义JSON-RPC通信规范，解决AI交互中上下文碎片化问题，提升任务准确性和连贯性。MCP架构包含数据层（定义核心交互原语）和传输层（实现通信机制），并提供多语言SDK支持。开发者可通过引入MCP依赖，将外部工具功能集成到AI应用中，实现更强大的交

SpringAI的向量存储系统通过三阶段检索流程（预检索、检索中和检索后）实现高效文档过滤与检索。预检索阶段通过查询改写和条件优化提升查询质量；检索中阶段结合向量相似度和元数据过滤进行混合检索；检索后阶段对结果进行重排序和内容处理。系统还提供QueryTransformer、DocumentRetriever等组件，以及RetrievalAugmentationAdvisor等增强工具，有效解决R

本文介绍了ETL（抽取、转换、加载）在SpringAI中的实现过程。通过DocumentReader、DocumentTransformer和DocumentWriter三大组件，完成文档处理流程：DocumentReader将各类数据源转换为Document对象；DocumentTransformer通过文本分割、元数据增强等方式处理文档；DocumentWriter支持将文档写入文件系统或向量

本文介绍了智能体系统的分层设计实现，分为四个关键阶段：1. 基础模型定义阶段，通过AgentState枚举和BaseAgent抽象类构建智能体核心骨架，实现状态管理和执行流程控制；2. 行为模式抽象阶段，ReActAgent类实现"思考-行动"的经典智能体模式；3. 工具调用能力实现阶段，ToolCallAgent类完成工具管理的完整逻辑；4. 具体实例化阶段，Manus类配置