DeepSeek V4 这次降价，放在全行业涨价的背景下看，冲击力很大。短期：2.5 折是限时优惠，5 月 5 日到期。到期后价格大概率会回升，但下半年有再次降价的预期。长期：DeepSeek 的降价底气来自国产算力的崛起。昇腾 950 批量上市后，成本结构会进一步优化。如果国产芯片产能跟上，这个价位有望常态化。选型：Flash 是日常主力，性价比几乎无对手。Pro 在特惠期间是 Agent Co

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InterviewGuide：基于大模型的智能面试辅助平台 摘要：Guide开源了一个基于Spring Boot 3.3和Java 21的智能面试辅助系统，集成了Spring AI、PostgreSQL(pgvector)和Redis等技术。该项目提供三大核心功能：简历智能分析(支持PDF/DOCX/TXT)、AI模拟面试(个性化问题生成)和知识库RAG检索(支持多格式文档)。系统采用Redis

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”其生成能力，使其能够产出更准确、更具时效性、更符合特定领域知识的回答。检索通常在线进行的，当用户提交一个问题时，系统会使用已索引的文档来回答问题。段子归段子，RAG（检索增强生成）确实是当下 LLM 应用开发的核心

有时候，最好的创新不是添加新功能，而是修正一个长期存在的错误决策。配合 Claude Code 等工具时，Worktree 更有用——每个会话对应一个 worktree，上下文完全隔离。工具也做了优化，不再每次调用都触发全量项目刷新，大型 Java 项目里卡顿感会少很多。修复了处理空文本时失败的问题——这改善了 LLM "先创建后填充"的工作流稳定性。这次 2026.1 EAP 3 没有什么"大功

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

回到最初的问题：Redis 到底能不能做 MQ？如果业务简单、量小、追求极致性能，且能容忍极小概率的数据丢失，使用是最优解，因为它省去了部署维护 MQ 的成本，可以复用现有的 Redis 组件（大部分需要用到 MQ 的项目，通常都会需要 Redis）。如果是金融级业务、海量数据、需要严格保证不丢消息，必须选择等更成熟的 MQ。Redis 常见面试题总结（上）（Redis 基础、应用、数据类型、持久

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

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