本篇文章主要搭建了一个简单的分布式系统，主要包含两个服务，后面我们可以基于这个项目深入的学习分布式系统环境中的一些组件以及实现原理和一些优秀的设计。前面我们在设计 Cheese 的时候有给大家介绍过 服务注册中心、远程过程调用相关的内容，通过本次案例相信你有更加深入的理解了。后续我们将会继续的深入分析 注册中心、远程过程调用以及负载均衡原理的实现，参考其中一些优秀的设计整合到我们的 Cheese

在我们的日常开发中MyBatis是使用的比较多的orm框架之一，以前本患者仅仅停留在会用的层面上，但是对于一些原理性的东西基本都是知其然不知其所以然。所以最近这段时间打算和大家一起讨论一下MyBatis的一些核心原理。首先今天先和大家分享一下本人使用MyBatis框架的两种方法，一种是基于注解的方式，另外一种是编写xml映射文件，首次我们来到官网：https://...

前面我们根据官网的文档描述，编写了一个简单的入门案例，相信你可能有点感觉了，接下来我们就来简单介绍下 Langchain4j 是什么，能做什么以及出现的背景和主要解决什么问题。en,头大了，真不上写这些没有意义的文字，，，，前面我们 既然它能和GPT交互，那我们也可以直接GPT吧。修改一下chat 方法的入参String answer = model.chat("我现在很想知道 Langchain

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简单来说 AI智能体应用 就是一种能够自主地感知环境、做出决策并执行的软件系统。它们通常被设计成能够在特定环境中完成特定任务，而无需人类直接干预。前面我们开发出来的智能助手也具备类似的功能，但是并不能称为智能体应用，很显然它仅仅只能完成问答形式的聊天而已，并不具备执行某类任务的功能或者是做出某类决策的功能。下面是我总结的一张图其中 AI Agent 至少有4个维度的功能，分别是内容记忆(Memor

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今天脑子可能犯浑了，部署项目的时候一直报404，找遍了各种原因，甚至想砸电脑，结果突然发现自己犯了一个非常low 的错误，真的像一头撞死在豆腐上，好了，看下面的报错信息：如图所示：The origin server did not find a current representation for the target resource or is not willing to dis...

我们完成了 cheese 的设计和开发，Jerry 通过它找到了想要吃的奶酪，但是你肯定会存在一些疑问。比如Cheese 每次都会先去Zookeeper 查一下Tom的位置在进行调用，这样Tom和Jerry 之间的沟通效率会很低，并且如果多个服务这么玩zookeeper 就会有很大访问压力。关于这些问题后面我们会进行一步一步的优化。cheese 是一个粗糙的开始，也是一个最好的开始，我们后面一起加

Cheese 是本篇文章的主角，关于她的雏形和项目架构相信大家已经有了很清晰的认知了，目前的设计虽然十分简陋，但我们的目标是先把Cheese生产出来，然后用起来，后续我们在使用的过程中发现了问题 在逐步的解决，让Cheese 持续的演进。

简单来说 AI智能体应用 就是一种能够自主地感知环境、做出决策并执行的软件系统。它们通常被设计成能够在特定环境中完成特定任务，而无需人类直接干预。前面我们开发出来的智能助手也具备类似的功能，但是并不能称为智能体应用，很显然它仅仅只能完成问答形式的聊天而已，并不具备执行某类任务的功能或者是做出某类决策的功能。下面是我总结的一张图其中 AI Agent 至少有4个维度的功能，分别是内容记忆(Memor