摘要： 字节跳动推出的Coze（扣子）AI开发平台，通过零代码/低代码方式，让用户轻松构建AI应用。平台提供智能体开发、插件扩展、知识库管理、工作流编排等核心功能，支持多模态任务处理。文章从基础功能到实战案例（如成语接龙、职业规划工具等），详细拆解开发流程，并分享发布与优化技巧。Coze降低了AI开发门槛，适合从新手到专业人士，助力快速实现个性化AI应用落地。

本文介绍了如何在Spring Boot项目中集成Redis，从单机部署到集群配置的完整流程。主要内容包括： 创建Spring Boot项目并添加Redis依赖 配置Redis单机连接参数 使用StringRedisTemplate操作Redis数据结构： String：基本键值操作 List：列表的插入和范围查询 Hash：对象字段的CRUD操作 Set：无序集合的成员管理 ZSet：有序集合的排

RabbitMQ工作模式与Java客户端摘要 RabbitMQ提供了7种主要工作模式，每种模式适用于不同消息分发场景： 简单模式：单生产者-单队列-单消费者，点对点通信 工作队列：单队列多消费者，竞争消费模式 发布订阅：通过fanout交换机广播消息到所有绑定队列 路由模式：direct交换机按精确RoutingKey匹配分发 通配符模式：topic交换机支持*和#通配符匹配 RPC模式：通过回调

本文介绍了Spring Boot整合RabbitMQ的实战应用，主要包括： 基础配置：引入spring-boot-starter-amqp依赖，配置RabbitMQ连接信息 四种常用模式实现： Work Queues工作队列模式：多个消费者竞争消费同一队列 Fanout发布订阅模式：广播消息到所有绑定队列 Direct路由模式：根据routingKey精确匹配路由 Topic主题模式：支持通配符的

本文总结了Vue3开发必备的JavaScript核心知识，包括变量声明、模板字符串、对象操作、解构赋值、箭头函数、数组方法和Promise异步处理。这些知识点是掌握Vue3的基础，能帮助开发者快速上手Vue3开发，提高代码质量和开发效率。文章通过实际代码示例讲解每个概念，特别适合准备学习Vue3的前端开发者复习JavaScript基础知识。

文章摘要 Spring AI的Tool Calling功能让大语言模型从"会回答"升级为"会办事"，通过连接外部系统执行实际任务。文章介绍了Tool Calling的核心概念，与Function Calling的关系，以及典型应用场景如信息检索和执行动作。实战部分展示了如何快速接入工具调用，包括定义工具类、注册工具到ChatClient的完整流程，并详细解析了请求响应机制。最后对比了声明式和编程式

本文介绍了如何利用Spring AI框架将生成式AI能力集成到Java企业应用中，重点讲解了从零开始构建智能聊天机器人的完整流程。文章首先概述了AI技术的发展历程和Spring AI的核心价值，详细解释了模型、LLM、提示词等关键概念。随后，作者逐步演示了开发环境的搭建、Spring Boot项目初始化、DeepSeek模型接入等实践步骤，包括ChatClient的使用、角色设定、结构化输出以及流

本文介绍了如何使用Spring AI Alibaba框架实现多模态AI应用开发，重点涵盖图像生成、语音合成与识别以及视频生成功能。文章首先指导完成环境准备，包括API Key获取和Spring Boot项目配置，并通过聊天模型测试连通性。随后详细讲解图像生成API的使用方法，包括基础调用、参数配置和模型选择策略（如通义万相和qwen-image模型），以及如何控制生成数量、风格、分辨率等属性。该框

文章摘要：MCP协议与AI应用开发实践 MCP（Model Context Protocol）是一种解决AI应用与外部系统连接问题的开放标准协议。它作为Tool Calling的补充，统一了工具描述、请求发起、结果返回等通信过程，使AI应用能够标准化接入各种外部能力。文章详细介绍了MCP的价值、技术架构（三层设计：Client/Server、Session、Transport层）以及多种传输方式（

ChatClient负责统一对话入口。或负责多轮记忆。RAG 解决垂直业务知识不足的问题。Redis Vector Store 解决向量数据持久化问题。重排序提升检索上下文质量。MCP 将模型连接到工单系统。安全 Advisor 和模型语义识别共同完成内容防护。JDBC 持久化让会话数据具备生产可用性。真正完整的 AI 应用，不只是“模型能回答”，而是要形成一条可靠链路：能查知识，能记上下文，能调