某社交平台因未关闭动态映射，用户输入的特殊符号导致字段爆炸式增长，最终引发集群元数据内存溢出。生产环境必须设置dynamic: strict通过ingest pipeline进行字段清洗和类型校验。

这篇文章详细介绍了 LangChain4j 中的 AI Services 概念，展示了如何通过高层次的抽象来简化与大语言模型（LLM）的交互。AI Services 的核心思想是隐藏底层复杂性，让开发者专注于业务逻辑，同时支持聊天记忆、工具调用和 RAG 等高级功能。通过示例和代码片段，文章展示了如何定义和使用 AI Services，以及如何将它们组合起来构建复杂的 LLM 驱动的应用程

对于ChatLanguageModel和LanguageModel接口，LangChain4j提供了对应的StreamingChatLanguageModel和StreamingLanguageModel接口。这些接口的API类似，但支持流式传输响应。它们接受一个实现了StreamingResponseHandler接口的对象作为参数。// 当生成下一个token时调用default void o

低代码在市场上其实已经很多年了，现在国内低代码厂商如雨后春笋般涌现，每家的平台都有一些差一点，但无外乎都是为了打造无代码、低代码平台，更多的为企业服务。以下就国内典型的aPaaS厂商典型案例做分享，文中部分数据来源于咨询机构的分析国内外低代码厂商图谱接续上一章《低代码平台|aPaaS平台构建分析》，我们分享了国内外低代码厂商图谱，如下：目前国内低代码行业竞争格局主要分为通用型厂商、垂直型厂商、其他

本文系统阐述了物联网平台业务架构的设计与实践。在数字化转型背景下，物联网平台需平衡标准化与定制化，构建涵盖战略定位、业务模式和核心能力的四层架构。通过明确市场定位、设计分层盈利模式和生态合作机制，平台可有效管理设备接入、数据服务和运营支撑。关键挑战包括技术标准碎片化、商业模式验证和生态建设周期长等，需采取MVP策略、设备认证体系和开发者支持等应对措施。成功的业务架构应具备战略清晰性、能力完整性和生

最近几年低代码/无代码在业内很是热闹，因此很多这方面的平台也是层出不穷,现在基本统称为aPaaS；结合公司过往承接过的一些业务，再结合各大aPaaS平台的设计，对于如何基于aPaaS构建企业内部和企业运营系统做了一些思考，如下需求描述从过往的业务中提取了两类比较有代表性的业务进行探讨，一类是企业内部的管理系统(此次以一个设备生产企业为例)；另一类是一个重型设备租赁企业的运营系统；企业内部的管理系统

现今低代码市场越来越火爆，随着技术的进步，5G技术的发展，软件技术的不断成熟，设计思想的不断完善，降本增效是每个企业管理的主旋律，推动企业内部信息化迈向数字化的改造，选择一款类似瑞士军刀的开发工具快速落地，加速企业的数字化改造是每个企业的需求。前言传统的一行一行代码进行定制开发，不仅费时费力，低代码的推出为市场注入了新的理念；以下就低代码平台的构建以及行业信息做简要分享低代码系统规划通用低代码平台

本笔记记录本地安装N8N 的过程，有遇到一些小问题，在此记录首先检查服务器的Docker版本docker - v本地运行镜像拉取和运行命令检查是否运行成功从如上效果来看， 已经安装成功，接下来直接访问即可，如果是http://localhost:5678/;默认应该出现如下效果(初始的页面忘记截图，应该根据系统初始化参与信息调研，然后申请一个免费的KEY，激活后就可以看到如下界面)要其他电脑访问，

2025年，柯林斯词典将"氛围编程"（Vibe Coding）评为年度词汇，这标志着AI辅助编程已经发展成为一种普遍文化现象。氛围编程是一种由大型语言模型驱动的新型开发方式，开发者仅需用自然语言描述需求，AI即可生成可运行代码。其核心流程包括提出目标、AI生成代码、运行验证和反馈调整的循环迭代。与传统AI辅助编程不同，氛围编程强调结果导向而非代码细节控制。虽然能显著提升开发效率

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