在复杂的微服务系统中，单一的事务方案往往无法满足所有需求。Seata 提供的 AT、TCC、Saga、XA 及 Spring JDBC 事务模式，它们并非互斥，而是可以互补的积木，能够根据业务场景的差异灵活组合、按需选型，真正实现 “一致性、性能、开发效率”三者间的平衡。

Agent Skills已成为主流 Agent 开发工具和 IDE 支持的标准扩展规范Agent Skills 正在重新定义我们与 AI 的协作方式。它不再要求我们成为高明的 **“提示词巫师”**，而是鼓励我们成为**技能架构师**。通过将专业知识封装成标准化的 Skills，构建一个更加`模块化`、`高效且可靠`的 `AI 应用生态`。未来，一个强大的 AI 智能体，不再仅仅取决于它底层模型的

Spark NLP 是由 JohnSnowLabs 开发的一款基于 Apache Spark 的自然语言处理库。它支持分布式计算，能够高效处理大规模文本数据，适用于各种 NLP 任务。Spark NLP 提供了丰富的预训练模型，涵盖分词、词性标注、命名实体识别（NER）、文本分类、情感分析等任务，尤其在医疗和金融领域有广泛应用。

TypeScript 正在经历一场由 AI 驱动的“爆发式”增长，甚至在活跃度上已经超越了 Python，成为 GitHub 上最活跃的编程语言。 作为JAVA 开发者，有必要了解并熟悉一下typescriptTypeScript 的设计者有意借鉴了 Java、C# 等语言的一些语法元素，降低了学习曲线，但底层机制与JAVA、C#有着本质的不同在 AI Agent 的“应用层”和“工具层”开发中，

在构建基于Spring AI的RAG（检索增强生成）应用时，数据的质量直接决定了回答的智商。RAG时，不仅需要原始文本，还需要文本的上下文摘要或核心关键词来辅助检索和生成。Spring AI提供的ETL Pipeline模块中，KeywordMetadataEnricher和SummaryMetadataEnricher正是为此而生。它们利用大模型的能力，生成文件的核心关键词及摘要信息。

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OpenCode是一个**专为现代开发者设计的、以终端为核心的 AI 编程协作者**。**总而言之，如果你是一位：**● **重度终端用户**，厌恶在 IDE 和浏览器之间频繁切换；● **对代码隐私有严格要求**，希望数据保留在本地；● **追求极致性价比**，希望自由选择模型提供商；● **渴望自动化**，希望 AI 能不仅仅是聊天，而是能通过脚本和工具帮你完成实际工作。那么，OpenCode

尽管大语言模型（LLM）在文本生成、逻辑推理等方面展现出强大能力，但其本质仍是非确定性系统。而企业的生产环境则高度依赖确定性、安全性与可追溯性。因此，真正的挑战不在于 “能不能做” ，而在于 “如何可靠地交付”。从企业AI落地的痛点与挑战，如何进行AI落地，如何让AI靠谱及AI落地建议方面，本文进行总结梳理。

大模型工程实践的本质，是对算力、显存与通信效率的极限压榨。其核心不仅在于算法模型本身，更在于底层系统工程的综合优化。通过注意力机制（如FlashAttention）降低计算复杂度；利用并行策略（3D并行）与PD/EPD分离，实现千卡级集群的高效协同；借助量化与缓存管理（PagedAttention），最大化硬件利用率。工程目标始终围绕 “降本” （降低算力与内存成本）与 “提效” （提升吞吐量、降