本文介绍了基于DeepSeek API和RAG技术构建智能问答机器人的完整流程。主要内容包括：1) DeepSeek API开发环境的搭建，包括Python虚拟环境配置和API调用方法；2) 向量数据库原理与Milvus实战，详细讲解RAG技术中向量数据库的核心作用；3) RAG技术全流程实现，从数据预处理、嵌入模型选择到检索策略和提示工程；4) 完整的代码示例，展示如何结合DeepSeek AP

本文介绍了基于DeepSeek API和RAG技术构建智能问答机器人的完整流程。主要内容包括：1) DeepSeek API开发环境的搭建，包括Python虚拟环境配置和API调用方法；2) 向量数据库原理与Milvus实战，详细讲解RAG技术中向量数据库的核心作用；3) RAG技术全流程实现，从数据预处理、嵌入模型选择到检索策略和提示工程；4) 完整的代码示例，展示如何结合DeepSeek AP

本文介绍了基于DeepSeek API和RAG技术构建智能问答机器人的完整流程。主要内容包括：1) DeepSeek API开发环境的搭建，包括Python虚拟环境配置和API调用方法；2) 向量数据库原理与Milvus实战，详细讲解RAG技术中向量数据库的核心作用；3) RAG技术全流程实现，从数据预处理、嵌入模型选择到检索策略和提示工程；4) 完整的代码示例，展示如何结合DeepSeek AP

MySQL数据库架构演变经历了单机、主从、双主到分库分表的演进过程。随着数据量和并发请求增长，需通过读写分离、索引优化、参数调优等软优化手段提升性能；当单库达到瓶颈时，再考虑分库分表解决连接数、IO、CPU等硬件限制。分库分表虽然能解决海量数据存储和高并发问题，但会带来跨节点JOIN、分布式事务、排序分页、ID重复、扩容规划等技术挑战。优化策略应根据业务场景循序渐进，优先考虑缓存、索引等方案，数据

摘要：本文介绍了SpringAI框架中AI大模型调用日志监控和会话记忆存储的实现。日志监控通过内置拦截器记录请求/响应内容，需配置DEBUG级别日志可见；会话存储通过ChatMemory接口实现多轮对话上下文管理，支持滑动窗口策略控制内存占用。文章还分析了常见问题如内存泄漏、Token消耗过大和存储性能瓶颈的解决方案，并提供了具体的代码配置示例。

摘要：本文介绍了SpringAI框架中AI大模型调用日志监控和会话记忆存储的实现。日志监控通过内置拦截器记录请求/响应内容，需配置DEBUG级别日志可见；会话存储通过ChatMemory接口实现多轮对话上下文管理，支持滑动窗口策略控制内存占用。文章还分析了常见问题如内存泄漏、Token消耗过大和存储性能瓶颈的解决方案，并提供了具体的代码配置示例。

摘要：本文介绍了AI大模型的核心概念与SpringAI框架特性。主要内容包括：1）AI模型类型（聊天、嵌入、图像生成等）及其功能；2）关键概念如提示词、令牌、嵌入和结构化输出；3）RAG模式和工具调用机制；4）SpringAI的ChatClient与ChatModel区别及使用场景；5）默认系统配置和流式响应实现；6）提示词工程原则与角色划分；7）SpringAI中Prompt组件的应用方式。文章

摘要：本文介绍了AI大模型的核心概念与SpringAI框架特性。主要内容包括：1）AI模型类型（聊天、嵌入、图像生成等）及其功能；2）关键概念如提示词、令牌、嵌入和结构化输出；3）RAG模式和工具调用机制；4）SpringAI的ChatClient与ChatModel区别及使用场景；5）默认系统配置和流式响应实现；6）提示词工程原则与角色划分；7）SpringAI中Prompt组件的应用方式。文章

AI大模型（LLM）是具备文本生成、语义理解、推理及多模态处理能力的智能系统，广泛应用于政务、金融、教育等领域。直接调用API存在任务理解脱节、缺乏持续学习及安全风险等问题，因此需开发具备自主决策能力的智能体Agent（大模型+工具+记忆+规划）。主流大模型各有优势：OpenAI擅长复杂推理，通义千问适合中文专业领域，Claude3处理长文本，Llama3适合低成本部署。开发时可采用SpringA

AI大模型（LLM）是具备文本生成、语义理解、推理及多模态处理能力的智能系统，广泛应用于政务、金融、教育等领域。直接调用API存在任务理解脱节、缺乏持续学习及安全风险等问题，因此需开发具备自主决策能力的智能体Agent（大模型+工具+记忆+规划）。主流大模型各有优势：OpenAI擅长复杂推理，通义千问适合中文专业领域，Claude3处理长文本，Llama3适合低成本部署。开发时可采用SpringA