切割策略：根据文档类型选择，代码用语义切割，文章用段落切割重叠窗口：10-20%的重叠，保持上下文连贯元数据提取：保留来源、时间、作者等信息文档清洗：去除广告、HTML标签、水印等特性作用关键组件优化方向文档ETL知识准备收集器、切割器、清洗器切割策略、重叠窗口向量化存储知识索引嵌入模型、向量数据库模型选择、索引类型文档检索知识召回检索器、重排序器检索策略、多样性查询增强知识利用增强器、分解器扩展

Prompt工程（提示词工程）是设计和优化输入提示词，以引导AI模型生成期望输出的技术。它就像是"如何正确地向AI提问"的科学。Prompt工程与模板化管理维度Prompt工程模板化管理核心如何写好提示词如何管理提示词关注点内容、结构、技巧复用、版本、参数化目标提高输出质量提高开发效率工具思维链、Few-shot模板引擎、变量替换在AI中的作用指导AI正确理解规范化的输入格式的和就是模板化的体现R

/ 1. 基础节点抽象类（统一上下文处理）// 全局上下文key定义@Override// 统一上下文序列化/反序列化处理try {// 子类实现具体业务逻辑// 统一异常处理// 子类实现具体执行逻辑// 2. 配图类型判断节点（示例）@Component@Override// 1. 从上下文获取文案内容// 2. 调用智能体判断配图类型（如单图/多图/横版/竖版）// 3. 存入上下文// 4

用户交互增强是指通过多种技术和设计模式，提升用户与AI系统之间的交互体验，让交互更自然、更高效、更有趣。增强维度实现方式用户体验提升实时性SSE流式输出 + 思维链看到AI思考过程，减少等待焦虑可干预性暂停/继续/取消 + 实时干预可以随时调整，掌控感强可视化ECharts图表 + Monaco编辑器直观理解复杂数据结构个性化用户偏好学习 + RAG记忆越用越顺手，符合个人习惯上下文对话记忆 +

SSE是一种允许服务器主动向客户端推送数据的技术。它基于HTTP协议，客户端发起请求后，服务器可以持续不断地发送数据，而客户端只需建立一个连接就能接收所有更新。SSE流式输出是AI应用的核心技术，它让用户体验从"等待10秒空白"变成了"逐字显示的惊喜"。技术在AI代码生成器中的作用SSE实时展示多智能体的思考过程和生成结果JWT用户认证，防止未授权访问多智能体编排协调各节点分工协作RAG检索相似代

/ 定义全局状态 - 所有节点共享的数据 public class CodeGenState extends OverAllState {// 注册状态键及其更新策略 registerKeyAndStrategy("userInput" , new ReplaceStrategy());// 用户输入 registerKeyAndStrategy("requirement" , new Repla

零学习成本：如果你是Spring开发者，用这个框架就像写普通Spring Boot应用一样企业级就绪：无缝对接阿里云百炼、Higress网关、ARMS可观测，从Demo到生产全链路支持持续进化：通过RAG学习你的代码风格，通过Function Calling获取实时数据，通过多智能体编排处理复杂任务从官网的Playground示例开始体验尝试让生成的代码支持更多框架（如MyBatis、JPA、Qu

26、分布式组件-SpringCloud-Gateway网关核心概念&原理

领域核心技术栈经验年限分布式系统8+年数据库8+年消息中间件6+年AI/ML3+年监控体系6+年DevOps5+年。

互斥场景」（比如定时统计）：用Redis分布式锁（Redisson）保证同一时间只有一台机器执行；「分片场景」（比如批量AI分析）：用XXL-Job做分布式任务调度，让多台机器分工执行不同子任务；这两种方案都是Java分布式系统里的标配，我们在车辆管理SaaS平台里每天都在用，能保证任务“不重复、不遗漏、高可用”。如果需要，我可以把「Redisson分布式锁」和「XXL-Job分片任务」的完整可运