Deepseek凭MoE技术等黑科技，用GPT-4仅6%成本做出同级别效果！文章揭秘其完整工作流程，从意图识别到RAG知识增强，还分享技术人员AI改造系统指南与普通人把握AI时代机遇的方法。AI不是魔法，是超级工程学！

LangChain4j不是一个简单的Java版本的LangChain，而是为Java开发者和企业应用量身定制的大模型应用开发框架。它填补了Java生态在大模型应用开发领域的关键空白，为企业Java系统拥抱AI能力提供了一条平滑路径。给Java开发者的3个行动建议：立即开始学习：花时间掌握LangChain4j的核心概念和使用模式，将其视为职业发展的加分项；从小项目练手：选择一个内部工具或非关键业务

本文介绍Spring AI框架，它为Spring开发者提供统一API抽象，让AI集成变得简单。文章详解其核心概念（模型抽象、提示模板等），并通过代码示例展示基础应用、流式响应、RAG实现和模型路由等功能，同时提供企业级应用的最佳实践与常见陷阱解决方案。

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本文介绍AI Agent框架选型指南，阐述了框架对AI应用开发的重要性，将主流框架分为入门友好型、多智能体协作、复杂流程建模、自主决策能力和企业级应用五大类9种框架，从技术复杂度、功能特性、行业适用性等维度进行对比，提供4步选型方法和避免3个常见陷阱的建议，强调技术服务于业务的核心理念。

本文对比Dify和n8n两款开发平台，Dify专注于AI应用低代码开发，n8n侧重通用工作流自动化。文章分析了两者在LLM优化、知识库管理、系统集成等方面的优劣势，并通过上手难度、开发效率等维度进行了详细对比。结合电商智能客服等实际案例，提出应根据技术背景、业务需求选择合适工具，或在复杂场景中结合使用，强调技术工具应服务于实际业务需求。

本文系统阐述智能代理与多模态应用的开发技术，从架构设计到实战落地，涵盖智能代理的四大设计模式与四步开发法，多模态应用的模型选择与模态融合策略，并总结五大常见陷阱及解决方案，助力开发者构建自主可控、自然高效的AI应用。

本文系统阐述智能代理与多模态应用的开发技术，从架构设计到实战落地，涵盖智能代理的四大设计模式与四步开发法，多模态应用的模型选择与模态融合策略，并总结五大常见陷阱及解决方案，助力开发者构建自主可控、自然高效的AI应用。

本文系统阐述大模型微调与定制的核心技术，从数据、方法、评估、部署四个维度构建完整框架，分析常见陷阱，并提供从准备到落地的实战指南，帮助开发者将通用大模型转变为真正解决业务问题的专业工具。

本文分享了作者从0到1落地企业级AI应用的经验，重点介绍检索增强生成(RAG)技术路线。涵盖RAG核心概念、架构组件、文档处理、向量存储、提示工程等关键技术，以及评估优化方法和常见问题解决方案，提供了实用的实施指南。