步骤内容状态1下载安装 JDK 17 LTS✅2配置 JAVA_HOME 和 PATH 环境变量✅3安装 VS Code 及 Java 扩展包✅4编写 HelloWorld.java 源文件✅5使用 javac 编译、java 运行✅# 编译 javac -encoding UTF-8 HelloWorld.java # 运行 java HelloWorld环境搭建好之后，就可以开始你的 Java

摘要： 2026年企业现状显示，SpringBoot已成为Java后端开发主流，79%企业采用，而纯SpringMVC仅存于6.6%的遗留系统。SpringBoot并非替代SpringMVC，而是通过封装简化配置，集成SpringMVC、Tomcat等组件，提供开箱即用的微服务支持。传统SpringMVC需手动配置依赖、XML文件和外部服务器，开发效率低；SpringBoot则通过starter依

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摘要： 大语言模型（LLM）、Embedding模型和reranker模型在问答系统中各司其职，形成高效协作链。 LLM（如qwen-plus） 作为核心，整合信息并生成最终回答； Embedding模型（如bge-m3） 将文本向量化，快速检索相关文档； reranker模型 对初筛结果重排序，提升语义精准度。 典型流程：Embedding模型粗筛→reranker精排→LLM生成答案。三者分别

摘要： 大语言模型（LLM）、Embedding模型和reranker模型在问答系统中各司其职，形成高效协作链。 LLM（如qwen-plus） 作为核心，整合信息并生成最终回答； Embedding模型（如bge-m3） 将文本向量化，快速检索相关文档； reranker模型 对初筛结果重排序，提升语义精准度。 典型流程：Embedding模型粗筛→reranker精排→LLM生成答案。三者分别

摘要：处理大模型输出时，核心思路是先尝试解析为JSON，失败则按Markdown/纯文本处理。通用流程包括：预处理字符串（清除代码块标记、空格等）、尝试解析JSON、统一处理后续逻辑。提供了Python和JavaScript的代码示例，并强调了预处理的关键性，以及处理假JSON、区分Markdown与纯文本等细节。对于低代码平台，建议拆解关键字段为多个变量或使用极简版代码。

Dify中的意图识别采用"规则+LLM分类+结构化输出"的组合方案：优先通过关键词/正则快速拦截高频意图，再用LLM根据候选意图列表进行分类，并输出结构化结果（包含意图名称、置信度和槽位）。系统提供两种实现方式：推荐使用内置的「问题分类器」节点实现零代码配置，或通过「LLM节点+自定义提示词」实现更灵活的意图识别与槽位提取。下游可通过分支标记法或意图回溯法判断来源，常见问题多与分支条件判断或节点配

Dify中的意图识别采用"规则+LLM分类+结构化输出"的组合方案：优先通过关键词/正则快速拦截高频意图，再用LLM根据候选意图列表进行分类，并输出结构化结果（包含意图名称、置信度和槽位）。系统提供两种实现方式：推荐使用内置的「问题分类器」节点实现零代码配置，或通过「LLM节点+自定义提示词」实现更灵活的意图识别与槽位提取。下游可通过分支标记法或意图回溯法判断来源，常见问题多与分支条件判断或节点配

具身智能解释

摘要： 大语言模型（LLM）、Embedding模型和reranker模型在问答系统中各司其职，形成高效协作链。 LLM（如qwen-plus） 作为核心，整合信息并生成最终回答； Embedding模型（如bge-m3） 将文本向量化，快速检索相关文档； reranker模型 对初筛结果重排序，提升语义精准度。 典型流程：Embedding模型粗筛→reranker精排→LLM生成答案。三者分别