RestTemplate 是 Spring 提供的一个用于访问 HTTP 服务的客户端，它简化了与 HTTP 服务的通信，提供了多种便捷的方法来发送请求和处理响应。在 Spring Boot 项目中，我们可以很方便地使用 RestTemplate 来调用外部接口。WebClient 是 Spring 5 引入的一个响应式 Web 客户端，它基于 Project Reactor 实现了响应式编程模型

ElasticSearch 是一把双刃剑：性能强大，但稍不注意就可能掉坑。理解它的底层机制（分片、倒排索引、缓存）后，才能真正写出稳定、可维护的搜索服务。Spring Boot + ES 的组合不只是“能用”，更要“好用”。而当你掌握了索引管理、分页策略与查询优化后，就能让搜索功能既快又准，轻松应对生产环境的高并发挑战。

等新功能，覆盖了从实时推荐到大规模数据分析的多样化场景。开发者可以借助 Redis Copilot 加速开发，利用 Redis Flex 降低成本，并通过向量数据库构建更智能的 AI 应用。Redis官方近期正式发布了8.0版本，新版本不仅回归开源许可模式，还引入了多项性能优化和功能升级，尤其强化了对人工智能（AI）和大规模数据处理的支持。下面咱们来具体看看吧！下面咱们结合实际应用场景详细说说Re

本教程介绍了使用SpringAI框架构建文本转SQL聊天机器人的完整流程。该项目通过自然语言交互界面连接用户与数据库，利用DeepSeek大语言模型将用户问题转换为SQL查询。主要步骤包括：1) 配置项目依赖和数据库连接；2) 使用Flyway设计包含班级、课程和学生的数据库架构；3) 编写AI系统提示词以规范SQL生成；4) 实现服务层处理SQL转换和执行；5) 通过REST API暴露查询接口

MCP（Model Context Protocol）是由Anthropic提出的标准化协议，旨在解决AI模型与外部工具和数据交互的碎片化问题。它通过定义统一的接口规范，使LLM能够动态调用外部工具和服务，扩展能力边界。MCP采用客户端-服务器架构，支持Stdio和SSE两种通信方式，实现了工具发现、能力协商和双向交互。 相比传统Function Call，MCP具有三大优势：1）生态开放性，提供

摘要：本文介绍了一个通过MCP+Agent+大模型协同处理大体积电子书的技术方案。系统支持PDF、Word、EPUB等多种格式，核心功能包括：1）按页面/章节拆分电子书；2）OCR图像识别；3）多格式内容解析；4）大模型自动总结与翻译；5）HTML输出美化。实现过程分为MCP服务端开发（含文件解析、OCR引擎等模块）、Agent流程编排（负责任务调度）和大模型内容处理三个层次。测试案例显示，该系统

通过本文，我们实现了一个安全、稳定的 Spring Boot AI 接入方案：✅ 使用后端统一封装调用逻辑 ✅ 通过限流与密钥保护保障安全 ✅ 可扩展支持多厂商与多模型 ✅ 支持重试与降级机制随着大模型 API 越来越多样化，这类模块将成为企业级应用的通用能力组件。而作为开发者，掌握这类集成技巧，将让你在 AI 时代更具竞争力 🚀。

本文系统梳理了当前AI领域五大主流智能体范式：1）反思模式通过自我批判实现认知优化；2）工具调用模式扩展AI能力边界；3）推理-行动闭环实现认知与行为的统一；4）规划分解模式处理复杂任务；5）多智能体协作展现社会化智能。这些范式反映了AI从单一功能向自主决策、自我优化、社会协作方向的进化，不仅推动了技术进步，也为实现通用人工智能奠定基础。通过模仿人类认知机制和行为模式，智能体正在从工具向伙伴转变，

实时聊天系统在社交、客服、在线游戏等场景中扮演着核心角色，但需同时满足低延迟和数据可靠性的需求。系统面临高并发压力、低延迟需求、数据持久化和一致性保障等核心痛点。为应对这些挑战，设计策略包括使用内存缓存（如Redis）确保快速读写、异步写入数据库降低压力、分片存储提升扩展性和查询效率，以及数据归档减少热存储压力。实际案例中，某社交平台通过内存缓存和异步写入机制成功应对高并发，某在线客服系统通过数据

电商订单拆单机制解析：拆单作为电商后台核心功能，既可优化物流（如多仓协同、冷链分箱），又可能引发客诉（如优惠失效）。常见7大场景：1)多商家订单拆分，2)多仓库发货，3)商品属性差异（如生鲜/常温），4)物流成本优化，5)支付/权益冲突，6)现货预售混单，7)售后逆向重组。系统需配置规则引擎、透明化用户界面及售后联动模块，平衡效率与体验。合理拆单可降本30%，但需规避运费叠加、优惠分摊等坑点，否则