本文总结了治理大模型+RAG系统幻觉问题的系统性方案。核心观点是：不能仅依赖Prompt解决幻觉问题，而应从完整链路进行治理，包括文档源治理、文本切分优化、检索召回质量提升、上下文合理组装、Prompt约束、拒答机制、答案校验等9个层面。文章详细分析了RAG幻觉的4种常见来源，并针对每个环节提出了具体优化建议，如文档版本管理、混合检索策略、reranker重排序、生成参数控制等。最终强调需要建立评

本文探讨了Redis与MySQL数据一致性的工程实践，重点分析了Cache Aside模式的读写流程。核心结论是写操作必须遵循"更新DB→删除缓存"的顺序，否则并发场景下会出现旧值回写问题。针对缓存删除后的缓存击穿风险，提出了SingleFlight解决方案：通过合并并发请求，确保同一key只有一个请求访问数据库。文章提供了Spring Boot实现示例，包含线程池管理、空值缓

String message() default "请求过于频繁，请稍后再试";rate：窗口内允许的请求数：窗口大小（秒）limitType：按 API、用户、IP 限流key：业务自定义前缀（可选）message：触发限流后返回文案@Aspect@Component@Slf4j@Resource@Resourceif (!if (!

本文探讨了SSE、WebSocket与HTTP的关系及其应用场景。SSE基于HTTP协议实现服务端单向推送，适用于AI流式输出等场景；WebSocket通过HTTP握手升级为全双工通信协议，适合实时交互应用；普通HTTP采用请求-响应模式。三者底层均依赖TCP连接，SSE通过不关闭HTTP响应实现持续推送，WebSocket则建立独立帧协议。文章通过协议层次图、工作模式图解和代码示例，清晰展示了各

摘要 Spring Boot实现RAG文档上传时，需要采用分布式信号量控制并发。原因在于文档上传后还需进行文本解析、分片、向量生成等后续处理，这些操作会传递压力到整个系统。虽然文件大小限制能控制单个请求，但无法限制并发请求数。在多实例部署环境下，本地信号量会导致整体并发失控，因此需使用基于Redis的分布式信号量统一控制。实现方案包括：初始化信号量配置、请求时获取许可、超时拒绝及请求完成释放许可，

[摘要] Java方法引用(::)是Lambda表达式的简化形式，主要用于简化只调用一个已有方法的Lambda写法。文章通过演变历程(匿名类→Lambda→方法引用)和实际业务代码，详细解析了四种方法引用：静态方法引用(类名::静态方法)、对象实例方法引用(对象::方法)、类实例方法引用(类名::实例方法)和构造方法引用(类名::new)。重点强调了参数个数由函数式接口决定，以及"类名:

这篇文章总结了GitHub高赞项目learn-claude-code的学习笔记，系统梳理了Claude Code的工作原理。笔记从S01到S12逐章解析核心知识点： S01基础骨架：展示最核心的4步循环结构（调用模型、检查工具需求、执行工具、返回结果） S02新增工具分发表：从单一工具扩展到可扩展工具系统 S03新增TodoManager：在基础loop上增加内存级任务规划功能 S04引入子age

Zero Code Studio是一个基于Spring Boot和AI技术的零代码网站生成平台，支持双模式（LangChain4j工具调用和LangGraph4j工作流）代码生成。核心功能包括：流式对话闭环、工具调用可视化、记忆系统（Redis+MySQL）、多模型切换（支持DeepSeek/Qwen等）、定点修改和本地一键部署。技术架构采用分层设计，包含前端交互层、AI运行层和存储交付层，通过工

# 缓存一致性全套解决方案：从 Cache-Aside 到延迟双删、MQ 补偿、binlog 监听与多级缓存> 本文适合 Java 后端、Redis 缓存设计、面试复习和系统设计总结。> 核心目标：彻底搞清楚 **数据库与缓存一致性** 到底有哪些方案、分别解决什么问题、适合什么业务场景。> 适合面试补差 和面试官吹水 缓存一致性的全套解决方案> 基于本人多次面试的经验 每次都会存在缓存一致性的场

在大模型应用里，同步调用和流式调用的错误处理方式差异很大。同步调用比较好理解：调用模型 A 失败了，当前线程还能继续尝试模型 B；如果 B 成功，就直接返回结果。整个故障转移过程发生在return之前，调用方一直阻塞等待，完全不知道中间切换过几个供应商，最终拿到一个字符串结果即可。流式调用就不一样了。流式接口通常会立即返回一个取消句柄，真正的数据则在异步线程里通过回调持续推送。也就是说，方法返回时