双非实习期间参与企业后台项目开发，熟悉企业开发流程与代码规范，希望可以给大家提供帮助！

本文围绕 Elasticsearch 的数据搜索功能展开，详细介绍了 DSL 查询语法、查询结果处理、RestClient 查询及数据聚合等内容。

Elasticsearch 通过分布式倒排索引机制，高效解决海量数据下的模糊查询与复杂分析痛点，替代 MySQL 低效的模糊搜索。

本文围绕 AI 应用开发，先讲 Prompt 工程，含其概念、分类及优化技巧；再介绍 SpringAI 核心特性，如多轮对话实现、ChatClient 及 Advisors 机制，重点讲 AroundAdvisor；最后给出多轮对话 AI 应用开发步骤与实例。

本文围绕 RAG 知识库展开。分析了 AI 知识问答需求及 RAG 技术催生原因，介绍 RAG 核心流程、技术，及 Spring AI + 本地知识库的实战步骤，实现 AI 基于私有知识库精准问答。

本文将聚焦 SSE与 Flux 的协同方案，详细解析二者如何分工配合：Flux 作为后端响应式处理工具，承接 AI 模型的流式输出并进行加工；SSE 作为网络传输协议，将处理后的片段实时推送给前端；最终通过前后端的精准对接，实现 AI 对话 “即生成即展示” 的流畅体验。这一方案不仅在实时性与资源效率间取得平衡，更成为当前 AI 流式交互场景的主流技术选择。

本文围绕用户刷题签到记录功能展开，先依次对比 MYSQL、Redis Set、Redis Bitmap 三种实现方案的优缺点；接着基于 Redisson中的 RBitSet 解决问题，并针对Redis 交互次数过多、数据传输量大、CPU 循环消耗等问题，提出三大优化方案，实现高性能的签到记录系统。

本文介绍 Java 项目调用 AI 大模型的 4 种主流方式：SDK 接入、HTTP 接入、Spring AI、LangChain4j，含实现步骤、代码示例，并对比其优缺点，推荐 Spring AI，因其适配性、灵活性和开发效率更优。

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