如果只记一句话：ChatGPT 教 AI 学会表达，而 Jev 让 AI 学会做判断。未来真正落地的大量 AI 应用，可能不是一个会聊天机器人。判断模型生成模型业务系统组成的新型软件架构。对于 Java 工程师来说，这可能是从后端开发进入 AI 应用工程的重要方向。

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□ 1. 注册小程序账号□ 2. 主体认证（300元/年）□ 3. 小程序备案（7-20工作日）□ 4. 购买云服务器（约 1500元/年）□ 5. 购买域名（约 60元/年）□ 6. 域名备案（7-20工作日）□ 7. 申请 SSL 证书（免费）□ 8. 部署后端服务□ 9. 部署前端 Web□ 10. 配置小程序合法域名□ 11. 开发者工具上传代码□ 12. 提交审核（1-7天）□ 13.

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DeepSeek 接入 Codex 的本质，不是“把 Codex 改成 DeepSeek”，而是让 Codex 通过自定义 Model Provider，把 Responses API 请求发送到 DeepSeek，同时通过告诉 Codex 如何理解和使用这个第三方模型。Codex│▼│▼│▼ ▼│ │▼ ▼│ │▼│▼│▼“怎么找到并连接模型？“Codex 应该怎样认识这个模型？这两个部分组合起

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实际系统不会把所有知识都返回。100万条 Chunk不可能全部交给大模型。Top-KTop-K = 5也就是：找出最相关的 5 个知识片段。用户问题↓↓Top 5↓Chunk 12Chunk 893Chunk 1024Chunk 2048Chunk 9999RAG││ │↓ ↓【知识库构建】 【用户问答】│ │↓ ↓PDF/Word 用户问题↓ ↓文档解析 Query处理↓ ↓↓ ↓↓ ↓↓ ↓↓

本文介绍在 macOS 上搭建本地化 AI 编程环境的完整方案，推荐使用 VS Code + OpenCode + Ollama + Qwen3-Coder 组合。内容涵盖： 系统要求检查（macOS版本、芯片类型、内存和磁盘空间） 开发环境安装（Xcode工具、Homebrew、Git等基础工具） VS Code及必备扩展配置 Java 21和Maven环境搭建 内存配置建议（不同内存容量对应的

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本文针对国内Mac用户（尤其是M系列芯片）安装nvm和Node.js时常见问题，提供了一套可复现的解决方案。文章首先分析了直接使用curl | bash安装的失败原因，推荐改用git clone方式安装nvm，并详细说明了手动配置shell文件的步骤。重点强调了必须配置国内镜像源（如npmmirror.com）来解决版本查询和下载问题，同时提供了npm镜像设置方法。此外，文章还列举了常见问题的解决