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本文详细介绍了如何在Spring Boot项目中集成TDengine时序数据库。主要内容包括： TDengine简介：高性能分布式时序数据库，适合物联网、工业互联网等场景，具有百万级写入性能、高压缩比和超级表设计等特点。 环境准备：JDK1.8+、Spring Boot 2.5.x+、TDengine 2.6.x+，提供了Linux和Docker两种安装方式。 项目集成步骤： 创建Spring B

《LangChain4j进阶实战系列》是一套面向Java开发者的AI工程化实践指南，重点讲解如何将大模型能力落地到实际业务中。系列包含12篇文章，涵盖从基础架构到生产实践的完整路径，包括RAG、Agent设计、工具调用等核心功能。每篇文章采用"业务问题->原理->实战->案例->总结"的结构，强调可复用的工程经验而非单纯代码展示。适合已掌握大模型API调

本文介绍了一种基于LangChain4j和Elasticsearch的企业级向量存储解决方案。该方案通过动态索引创建、余弦向量检索、BM25全文检索混合模式、元数据过滤等功能，实现了高效的知识库RAG场景应用。核心亮点包括：自动获取向量维度创建索引、双重检查锁保证线程安全、支持语义和关键词混合检索、完善的元数据过滤机制。该方案复用现有ES集群，无需部署专用向量库，解决了维度固定、知识库隔离和召回单

本文介绍了Spring Security OAuth2认证授权的核心概念与应用。主要内容包括： 认证与授权基础：认证确认用户身份，授权控制资源访问权限。认证通过后，系统根据用户权限决定可访问的资源范围。 RBAC权限模型：基于角色的访问控制(RBAC)通过角色关联权限实现授权，而基于资源的访问控制直接关联用户与权限，后者扩展性更强。 常见认证方式： JWT Token认证：采用加密Token传递用

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本文介绍了RAG业务落地的开发指导，主要包含三个核心部分： 系统架构：详细说明了RAG子系统的整体边界和各组件协作流程，包括文档入库、检索和问答三个主要环节。 配置管理：阐述了模型提供商、模型配置、存储实例和知识库配置四层配置体系，以及它们之间的关系和关键字段。 文档处理流程：描述了从文档上传到最终存储的完整链路，包括原始文件存储、文档元数据管理和切片处理三个关键环节。 文章提供了清晰的代码入口和

LangChain4j 高级RAG实战：元数据注入+三种元数据过滤 企业级开发手册

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