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LangChain4j 学习笔记:AIService、聊天记忆与提示词实践

本文介绍了人工智能服务AIService的核心概念及实现方式。AIService通过面向接口和动态代理技术,简化了与大语言模型的交互流程,支持输入格式化、输出解析等基础功能,以及聊天记忆、工具调用等高级特性。文章详细展示了创建AIService的步骤:引入依赖、定义接口、使用注解配置,并阐述了其通过代理对象转换输入输出的工作原理。重点讲解了聊天记忆功能的三种实现方式:直接调用模型、手动维护对话历史

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#学习
LangChain4j 入门实践

LangChain4j Java大语言模型集成框架入门指南 摘要:LangChain4j是一个简化大语言模型(LLM)集成到Java应用的框架。本文介绍了其发展背景(2023年由Quarkus发布)、核心功能(统一API访问主流LLM、支持智能代理和RAG等)及典型应用场景(智能客服、数据处理等)。详细演示了如何创建SpringBoot项目(含Maven配置),并逐步指导接入OpenAI模型,包括

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#spring boot#后端#java
大数据之电商数仓(1) | 电商中SKU和SPU到底是什么

SKU=StockKeepingUnit(库存量基本单位):现在已经被引申为产品统一编号的简称, 每种产品均对应有唯一的 SKU 号。SPU(StandardProductUnit):是商品信息聚合的最小单位,是一组可复用、易检索标准化信息集合。例如:iPhoneX 手机就是 SPU。一台银色、128G 内存的、支持联通网络的 iPhoneX, 就是 SKU。...

#大数据
大数据之电商数仓(5) | 项目经验之Kafka

目录Kafka的常用命令Kafka的压力测试Kafka机器数量计算Kafka的常用命令1.查看Kafka Topic列表bin/kafka-topics.sh --zookeeper hadoop12:2181 --list2.创建Kafka Topicbin/kafka-topics.sh --zookeeper hadoop12:2181,hadoop13:2181,hadoop14:2181

#大数据#kafka
大数据项目实战(7) | 从Canal读取数据到Kafka

目录从Canal读取数据准备数据库数据代码实现读取数据发送到Kafka从Canal读取数据添加依赖<!-- https://mvnrepository.com/artifact/com.alibaba.otter/canal.client --><!--canal 客户端, 从 canal 服务器读取数据--><dependency><groupId&gt

#大数据#kafka
大数据之电商数仓(2) | 项目经验之Hadoop

1.确认HDFS的存储目录,保证存储在空间最大硬盘上2.在hdfs-site.xml文件中配置多目录,最好提前配置好,否则更改目录需要重新启动集群,在 hdfs-site.xml 文件中配置多目录,注意新挂载磁盘的访问权限问题。<property><name>dfs.datanode.data.dir</name><value>file:///${h

#大数据#数据仓库#hadoop
Cursor概述及环境配置

Cursor 是一款基于 AI 的代码编辑器,支持 VS Code 配置迁移和 Java 开发环境配置。主要功能分为 Cursor Settings(AI 相关设置)和 Editor Settings(基础编辑器设置)。用户可通过一键导入或手动方式迁移 VS Code 配置,配置包括主题、扩展和快捷键等。对于 Java 开发,需配置 JDK 和 Maven 路径,并安装 Java 扩展插件以获得完

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#人工智能#大数据#中间件
别让 Docker 吃掉你的硬盘:prune 清理全攻略

Docker Prune命令详解:清理无用资源 Docker在使用过程中会产生大量无用资源,如停止的容器、悬空镜像、未挂载卷等,占用磁盘空间。Docker提供了一系列prune命令进行清理: 清理镜像: docker image prune删除悬空镜像 docker image prune -a删除所有未使用镜像 支持-f跳过确认和--filter过滤条件 清理容器: docker contain

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#docker#容器#运维
大数据之Flink(10) | 状态后端

MemoryStateBackend内存级的状态后端,会将键控状态作为内存中的对象进行管理,将它们存储在TaskManager的JVM堆上;而将checkpoint存储在JobManager的内存中。env.setStateBackend(new MemoryStateBackend())FsStateBackend将checkpoint存到远程的持久化文件系统(FileSystem)上。而对于本

#flink#大数据
Mysql中BTree和B+Tree

为啥要使用B+Tree,而不是用普通二叉树和AVL平衡二叉树呢B-Tree树即B树,B即Balanced,平衡的意思。B-Tree即B树,Balance Tree,平衡树。2-3树是最简单的B树结构。B树的阶:节点的最多子节点个数。比如2-3树的阶是3,2-3-4树的阶是4。B树通过重新组织节点,降低树的高度,并且减少IO读写次数来提升效率。关键字集合分布在整颗树中,即叶子节点和非叶子节点都存放数

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#mysql#数据库#java
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