RAG (Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成)是一种将强大的信息检索 (Information Retrieval, IR)技术与生成式大语言模型 (LLM)相结合的框架。RAG 的核心思想是：在让 LLM 回答问题或生成文本之前，先从一个大规模的知识库（如数据库、文档集合）中检索出相关的上下文信息，然后将这些信息与原始问题一并提供给 LLM，从而“增强”其

当我们把大模型作为一个核心组件接入业务系统时，第一步就是要抛弃拟人化的业务直觉，建立起工程师的客观视角。Token 是成本与性能的物理标尺：它不仅决定了你的计费账单和推理延迟，更决定了模型对文本的理解粒度。做容量规划时，必须按 Token 算账，而不是按字数算账。上下文窗口是极其稀缺的资源：哪怕模型宣称支持 1M 上下文，也不意味着可以毫无节制地堆砌数据。为 Prompt、RAG 检索片段、历史对

把 AI 助手从"被动问答工具"升级为"主动服务管家"，并集成在你最常用的聊天软件里。它不是功能最强大的 AI 框架，也不是最容易配置的自动化工具，但它做到了一件最重要的事：让 AI 助手真正融入你的日常工作流，而不是让你去适应 AI 的操作方式。配合 MiniMax M2.1 这款国产模型，ClawdBot 在性能、速度、性价比上找到了不错的平衡点。

Java 面试 & 后端通用面试指南（Github 收获155+k Star，共有。腾讯面试的时候，面试官问我：“用过什么 AI 编程工具？我说：“Trae。空气突然安静了两秒。我搞不清楚为什么面试官沉默了，当时我还在想：“是不是我回答得不够高级？面试被挂后才意识到：Trae 是字节的，腾讯家的是 CodeBuddy，阿里家的是 Qoder。

OpenClaw（中文圈戏称”小龙虾”），是当下 AI 圈顶流的超级助理。它不仅是大语言模型，更是 Agentic Workflows 理念的极致体现——真正能做事的 AI。和传统 AI 不同，OpenClaw 能自主执行完整工作流：扫描本地项目、修改代码、运行测试、提交 PR。当你睡觉时，它可能已经修好了三个 Bug。这种自主执行力，正是它让无数开发者疯狂的原因。它到底有多火？登顶 GitHub

大家好，本人 2018 年毕业于一所普通 211 学校，专业是软件工程，学历背景还说的过去，至少大部分情况下不会给自己拖后腿。我于今年 1 月份在百度毕业，先后参加过腾讯、滴滴、字节、京东、快手、美团、蚂蚁等大中厂的面试。offer 阶段是在快手、滴滴和京东之间选择了京东。薪资的话，总包是 51w。参加了很多次面试，总结了一些个人对于面试的见解，希望能给大家以后的面试带来些许帮助。本人平时注重总结

在本教程中，我们将详细探讨LangChain，一个用于开发基于语言模型的应用程序的框架。我们将首先了解语言模型的基础概念，这些知识将对本教程有所帮助。尽管 LangChain 主要提供 Python 和 JavaScript/TypeScript 版本，但也可以在 Java 中使用 LangChain。我们会讨论 LangChain 作为框架的构建模块，然后尝试在 Java 中进行实验。在本教程中

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