大模型幻觉的本质是“信息失真+逻辑推导错误”，在技术项目中危害极大——可能导致项目返工、功能异常甚至线上故障。不把模型当成“权威答案源”，而是“高效草稿生成器”，所有涉及技术细节、业务逻辑、配置接口的内容，必须通过官方文档、原始文件、本地测试三重验证，才能纳入项目开发流程。如果需要进一步优化之前的Jeecg Boot项目代码，或排查可能存在的幻觉问题，我可以帮你逐模块核对代码与官方规范的一致性，需

【代码】11.8-注册邮箱验证码防刷代码落地+整体测试。

*** AI代码生成服务接口（不同模式的策略接口）*//*** 生成HTML代码流（HTML模式）*//*** 生成多文件代码流（多文件模式）*//*** 生成Vue工程代码流（Vue工程模式）*//*** AI代码生成服务实现类（核心策略实现）*/@Service@Autowired@Autowired@Autowired/*** 构建基础AI Service（HTML/多文件模式）*/// 加

应用模块：通过核心实体+分层接口+状态管理实现全生命周期管理，核心是围绕应用ID串联所有操作，结合缓存提升查询性能，异步处理耗时操作；AI代码生成模块：基于LangChain4j封装大模型调用，核心是模板化提示词、标准化调用流程、自动化结果处理，适配不同代码生成模式；可视化编辑模块：核心是构建文件操作工具集并注册给AI，让AI能够增量修改代码文件，而非全量生成，提升编辑效率。

LangChain4j 是专为 Java/Kotlin 开发者打造的大模型应用开发框架，是 Python 生态 LangChain 的 Java 版本，目标是让 Java 技术栈能高效构建 LLM 驱动的应用。多模型接入提示词工程记忆管理工具调用（Tool Calling）文档处理Spring Boot 集成LangChain4j 企业级项目集成清单本清单覆盖环境配置、组件选型、性能优化、生产部署

敏捷站会的核心目标是，严格控制在15分钟内，遵循“站着开会”的形式保持专注。以下是完整的流程、话术和注意事项，适用于研发、测试、产品等角色的团队协作。

LangChain 的中文标准翻译为（官方及行业通用译法，兼顾发音音译与技术属性），也可直译为（字面直译，适合技术文档场景）。

通过以上方法，既能掌握Prompt设计的通用逻辑，又能适配岗位所需的垂直行业与智能体开发场景，快速提升实际应用能力。Prompt拼接：将检索结果注入Prompt。检索触发：判断是否需要外部知识。向量数据库：检索相关知识片段。大模型：结合知识生成回答。

自然语言处理是连接人类语言与计算机的桥梁，从早期的规则系统到如今的大语言模型，其技术能力实现了质的飞跃，应用场景也从单一的文本处理扩展到智能交互、内容生成、行业分析等多个领域。未来，随着大模型的持续优化、多模态融合（NLP+计算机视觉+语音）、可解释性和伦理问题的解决，NLP将进一步融入生产生活的方方面面，成为通用人工智能的核心支柱之一。

11.7-关于注册短信验证码防刷设计方案