单体架构：简单方便，高度耦合，扩展性差，适合小型项目。例如：学生管理系统分布式架构：松耦合，扩展性好，但架构复杂，难度大。适合大型互联网项目，例如：京东、淘宝微服务：一种良好的分布式架构方案①优点：拆分粒度更小、服务更独立、耦合度更低②缺点：架构非常复杂，运维、监控、部署难度提高SpringCloud是微服务架构的一站式解决方案，集成了各种优秀微服务功能组件。

Skills 是一套「让模型在合适的时候，临时学会一项新能力」的机制。合适的时候： 精准触发，不浪费计算资源与上下文空间。临时：按需调用，任务结束后不长期占用模型注意力。新能力：突破模型原生限制，实现如 PDF 解析、代码执行等扩展功能。“裸模型”无法胜任复杂任务模型天生只会“理解和生成文本”，并不具备解析复杂结构（如 PDF、 Excel）的内置能力。面对“总结 PDF 第二页”等任务，模型常因

自增id从1增加到Integer的最大值，可以达到40亿以上个数字，而占用的字节仅仅4个字节，也就是32个bit位，距离50个bit位的限制还有很大的剩余，符合要求！那因此，只要我们让数字转为二进制的形式，然后每5个二进制位为一组，转10进制的结果是不是刚好对应一个角标，就能找到一个对应的字符呢？所以，我们采用自增id的同时，还需要利用某种校验算法对id做加密验证，避免他人找出规律，猜测到其它兑换

在java中，类的对象是有限个，确定的。这个类我们可以定义为枚举类。Java 枚举（enum）是一种特殊的数据类型，用于定义一组固定的常量。它可以用于表示一组相关的值，例如季节、方向、状态等。Java 枚举类型的设计初衷是提供一种类型安全且可读性强的方式来表示固定的常量集合。

在计算机的世界中，缓存无处不在，重要性不言而喻。作为一款优秀的ORM框架，MyBatis中又岂能少得了缓存，本博客基于mybatis 3.5.11版本，全面介绍mybatis一级缓存、二级缓存以及自定义缓存的使用方法、实现原理、应用场景、优缺点等，并进行验证，带你彻底掌握MyBatis缓存。

SpringAI整合了全球（主要是国外）的大多数大模型，而且对于大模型开发的三种技术架构都有比较好的封装和支持，开发起来非常方便。不同的模型能够接收的输入类型、输出类型不一定相同，SpringAI 根据模型的输入和输出类型不同对模型进行了分类：大模型应用开发大多数情况下使用的都是基于对话模型（Chat Model)，也就是输出结果为自然语言或代码的模型。

MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议），旨在为大语言模型（LLM）提供统一的、 标准化的方式与外部数据源和工具之间进行通信。从本质上来说，MCP 是一种技术协议，一种智能体 Agent 开发过程中共同约定的一种规范。这就好比秦始皇的书同文、车同轨，在统一的规范下，大家的协作效率就能大幅提高，最终提升智能体 Agent 的开发效率。传统AI集成的问题：这种为每个数据源

文件上传方便用户将本地文件传输到互联网上的应用程序或网站中，实现信息的共享和传递。它不仅提供了便捷的数据传输方式，还增强了用户的体验，使用户能够轻松分享个人创作、照片、视频、文档等内容。同时，文件上传也促进了远程协作和合作，使得团队成员可以方便地分享和访问文件，提高工作效率，本次将通过使用spring-boot实现文件上传与下载的功能。

多模态是指表达或感知事物的方式，例如视觉、听觉、嗅觉。对应的信息传递媒介可以是不同类型的数据，如文本、图像、声音、视频等。多模态就是从多个模态表达或感知事物。大部分情况与大模型交互都是基于普通文本输入，只有需要解析图片等其他类型数据时才会用到多模态模型。deepseekqwen-plus等模型都是纯文本模型，在 Ollama 和百炼平台，也能找到很多多模态模型。以 Ollama 为例，在搜索时点击

可以自己尝试实现（销毁原来的 Stdio、建立新的 Stdio，不推荐），由于多个用户存在 Stdio 可能会造成并发竞争因此不推荐。以使用百度地图提供的 MCP 服务为例，演示如何使用 Stdio 的方式调用公用的 MCP Server。系统提示词，由调用方传递用户数据：可以将用户信息传递到工具中，但是可以随意去查询其他用户的数据，不可取。在使用其他开发者提供好的 MCP 服务时，仅仅引入 MC