以下是 Transformer 模型（简短）历史中的一些关键节点：​Transformer架构 于 2017 年 6 月推出。原本研究的重点是翻译任务。随后推出了几个有影响力的模型，包括2018 年 6 月: GPT, 第一个预训练的 Transformer 模型，用于各种 NLP 任务并获得极好的结果2018 年 10 月: BERT, 另一个大型预训练模型，该模型旨在生成更好的句子摘要（下一章

语言没有好坏，只有适不适合你的项目定位与资源情况。学习引擎开发/大作性能优化：优先掌握 C++，结合 Unreal 学习做跨平台独立游戏/商业项目：优先 C# + Unity做 Web 平台轻量游戏：TypeScript + Phaser/Cocos 是好选择研究 AI、教学、逻辑脚本：Python/Lua 脚本语言写游戏不是目的，做出好玩的游戏才是！如果你打算正式进军游戏开发领域，不妨从一个引擎

在前两篇文章中，我们已经成功地将 LLM 集成进了Spring Boot，并实现了流畅的流式对话体验。但我们很快会发现一个核心问题：通用大模型虽然知识渊博，但它对我们的（比如公司内部的产品文档、技术手册、个人笔记等）一无所知。它无法回答“我们最新的XX产品有哪些特性？”这类具体问题。要解决这个问题，就轮到今天的主角登场了——（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生

上一篇文章中，我们虽然用三步快速实现了 Spring Boot 集成 LLM，但这种同步响应的方式会让用户体验大打折扣。尤其当问题过于复杂时，大模型需要更多的时间来处理，这会导致用户不得不长时间面对空白屏幕，这种体验显然无法与逐字浮现的“打字机效果”相媲美。这种实时反馈的交互体验，正是流式响应的独特魅力，也已成为AI应用的标配。在本篇文章中，我们将对项目进行升级改造，通过使用 Spring AI

上一篇文章中，我们虽然用三步快速实现了 Spring Boot 集成 LLM，但这种同步响应的方式会让用户体验大打折扣。尤其当问题过于复杂时，大模型需要更多的时间来处理，这会导致用户不得不长时间面对空白屏幕，这种体验显然无法与逐字浮现的“打字机效果”相媲美。这种实时反馈的交互体验，正是流式响应的独特魅力，也已成为AI应用的标配。在本篇文章中，我们将对项目进行升级改造，通过使用 Spring AI

当 LLM 的浪潮以不可阻挡之势席卷全球，从改变用户交互到重塑商业模式，我们每一位开发者都身处这场技术变革的中心。作为庞大的 Java 生态中的一员，你是否也曾思考：当 Python 似乎成为 AI 的“官方语言”时，我们这些深耕 Spring 全家桶的开发者，该如何快速拥抱这个新时代？如今，Spring 团队亲自出手，为数百万 Java 开发者带来了官方答案——。它将 AI 开发的复杂性进行封装

当 LLM 的浪潮以不可阻挡之势席卷全球，从改变用户交互到重塑商业模式，我们每一位开发者都身处这场技术变革的中心。作为庞大的 Java 生态中的一员，你是否也曾思考：当 Python 似乎成为 AI 的“官方语言”时，我们这些深耕 Spring 全家桶的开发者，该如何快速拥抱这个新时代？如今，Spring 团队亲自出手，为数百万 Java 开发者带来了官方答案——。它将 AI 开发的复杂性进行封装

MyBatis在Spring Boot中仍是处理复杂SQL的首选，但Spring Data JPA和jOOQ等方案在特定场景下可能更优。选型需权衡开发效率、控制力及团队技术栈，建议结合项目需求进行基准测试（如使用JMeter）验证实际性能表现。

本文主要讲述了在处理用户解封时间时，因 Java 代码中时间精度与数据库TIMESTAMP类型精度不一致，导致约一半数据存储时间比预期多 1 秒的问题。通过排查与测试，定位问题并给出了 Java 对象时间精度和调整数据库精度两种解决方案，同时对比了 Java 和数据库中多种时间类型的特性及适用场景。

程序启动时没有对象实例，JVM 需要一个无需实例化就能直接调用的入口方法。设计成 static，保证了启动过程的简单性、通用性和安全性。入口点应该独立于对象的存在。