mybatisplus特性无侵入：只做增强不做改变，引入它不会对现有工程产生影响，如丝般顺滑损耗小：启动即会自动注入基本 CURD，性能基本无损耗，直接面向对象操作强大的 CRUD 操作：内置通用 Mapper、通用 Service，仅仅通过少量配置即可实现单表大部分 CRUD 操作，更有强大的条件构造器，满足各类使用需求支持 Lambda 形式调用：通过 Lambda 表达式，方便的编写各类查询

VMware安装arch linux操作系统一：新建虚拟机，选择UEFI启动，开启虚拟机二：验证启动模式，用下列命令列出 efivars 目录：# ls /sys/firmware/efi/efivars三：确保系统已经启用了 网络接口，用 ip-link 检查:# ip link用# fdisk -l 查看当前操作系统的基本信息四：使用 timedatectl确保系统时间是准确的：# timed

MCP（Model Context Protocol：模型上下文协议） 是一种开放协议，制定了应用程序向 LLM 提供上下文的标准。可以将 MCP 视为 AI 应用程序的 USB-C 端口。正如 USB-C 提供了一种将设备连接到各种外围设备和配件的标准化方式一样，MCP 提供了一种将 AI 模型连接到不同数据源和工具的标准化方式。在本文中，介绍了什么是 MCP 以及 MCP 的作用和解决的问题。

Spring AI 通过集成 micrometer 来完成 Model 中观测能力。MicroMeter 本身支持对 otel，zipkin 等多种形式的数据格式的导出。此文中通过 zipkin 和 grafana 的方式演示 Spring AI 的可观测功能。Github 代码地址：https://github.com/deigmata-paideias/deigmata-paideias/tr

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前面三篇文章中我们已经讨论了大模型是什么，大模型的应用场景以及开发生态。此篇文章我们主要讨论AI 大模型的开发框架，以及他们各自做了哪些增强。本篇中主要介绍 LangChain 和 Spring AI，对 Dify，AutoGen 等不涉及。

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k8s的出现是为了解决容器的编排问题：随着Docker技术的兴起，业务规模逐渐扩大，容器越来越多，运维人员的工作越来越复杂，这个时候就需要编排系统解救运维同学。如何管理、协调和调度这些容器？如何在升级应用程序时不会中断服务？如何监视应用程序的运行状况？如何批量重新启动容器里的程序？为了解决此问题，Kubernetes出现了处理大量的容器服务注册发现、负载均衡鉴权和安全性管理服务通信多平台部署Ist