摘要： 本文探讨AI工程中的提示词设计方法，重点介绍如何通过结构化要素（目标、背景、受众等）构建高质量提示词。提出CO-STAR框架系统化组织提示词要素，并分享三大实用技巧：1）少样本提示——通过示例教会AI预期格式；2）思维链提示——要求AI展示推理过程；3）自我一致性——多路径推理选取共识答案。文章强调提示词已非简单输入，而是"高度敏感的代码"，需通过工程化方法将不确定的A

这篇文章介绍了Tool Calling的概念及其在大模型中的应用。Tool Calling是一种AI交互模式，允许语言模型智能调用外部工具实现功能扩展。文章通过Java代码示例展示了如何使用@Tool注解定义工具（如获取当前时间的工具），并注册到ChatClient中供模型调用。作者解释了Tool Calling的工作原理：模型根据工具描述决定调用时机，应用程序负责执行工具并返回结果。这种机制使大

本文介绍了Agent（智能体）的概念，它是一种基于大语言模型的自主性软件实体，能够感知环境、决策并执行任务。文章重点讲解了链式工作流（Chain Workflow）模式，通过将复杂任务拆解为有序子步骤（如意图识别 → 信息提取 → 答案生成）来提升处理准确率，并提供了一个基于Spring AI的三步链式处理代码示例，展示了从用户输入到最终答案的完整流程。最后强调多Agent协作系统（Agents）

本文介绍了如何利用LangChain框架接入大模型（以Deepseek为例）进行对话开发。主要内容包括：1）获取API Key并配置环境变量；2）使用ChatOpenAI初始化模型；3)通过SystemMessage和HumanMessage构建对话消息；4)利用StrOutputParser进行输出解析；5)通过LCEL语法链式调用组件。文章展示了完整的代码示例，演示了从模型初始化到对话响应的完

✨✅ 文章配套代码：每篇技术文章都提供完整的可运行代码示例✅ 持续更新：专栏内容定期更新，紧跟技术趋势✅ 答疑交流：欢迎在文章评论区留言讨论，我会及时回复（支持互粉）

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本文介绍了Docker镜像的基本概念与核心操作命令。Docker镜像是一个只读文件模板，包含运行应用所需的文件系统、依赖等资源，采用分层存储机制实现高效共享。文章重点讲解了常用镜像命令：docker images查看本地镜像列表，docker image inspect查看详细镜像信息，docker tag标记镜像版本，以及docker rmi删除镜像。这些命令配合不同参数可实现镜像的全面管理，帮

MVC是Model View Controller的缩写，它是软件⼯程中的⼀种软件架构设计模式，它把软件系统分为模型、视图和控制器三个基本部分。

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