真的省时间：传统开发至少半天（搭框架+写CRUD+调试），飞算30分钟搞定核心功能。智能但非万能：生成代码适合标准业务（增删改查），但复杂逻辑（比如权限控制）仍需手动编码。适合场景：快速原型开发、课程设计、中小企业内部系统（对UI要求不高的）。

如果想要特别炫酷的UI，还是得前端开发介入建议先用飞算JavaAI完成80%的标准功能，剩下的20%特殊需求再手动开发。

摘要： 本文对比了vLLM、SGLang、TensorRT-LLM、ollama、XInference五大主流大模型推理框架的核心特性与适用场景，提供实战部署代码与性能优化技巧。vLLM适合高并发API服务，SGLang优化交互式对话，TensorRT-LLM追求极致性能，ollama简化本地调试，XInference支持多模型混合部署。通过量化、动态批处理、算子优化等方法可显著提升推理效率。建议

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本文介绍了LangChain的父文档检索器（ParentDocumentRetriever）如何通过"子文档检索+父文档召回"的双层架构解决RAG系统中的信息碎片化问题。该方案将文档拆分为父文档（保留完整上下文）和子文档（聚焦特定主题），在检索时先通过子文档精准匹配，再召回对应的父文档提供完整信息。文章详细讲解了原理、代码实现和优化策略，包括文档拆分参数调优、存储方案选择等，帮

本文介绍了如何利用检索增强生成（RAG）技术解决大模型"幻觉"问题，通过构建AI知识库实现"先检索后生成"的智能问答系统。文章详细拆解了RAG的核心技术流程，包括数据向量化、混合检索策略和与大模型集成，并提供了完整的代码示例，涵盖数据处理、向量数据库构建、检索API开发等关键环节。重点展示了如何结合语义检索和关键词检索，以及如何通过Prompt工程引导大模型

本文介绍了如何利用检索增强生成（RAG）技术解决大模型"幻觉"问题，通过构建AI知识库实现"先检索后生成"的智能问答系统。文章详细拆解了RAG的核心技术流程，包括数据向量化、混合检索策略和与大模型集成，并提供了完整的代码示例，涵盖数据处理、向量数据库构建、检索API开发等关键环节。重点展示了如何结合语义检索和关键词检索，以及如何通过Prompt工程引导大模型

私人教练：随时指导最佳实践代码审查员：实时发现潜在问题架构师助手：提供专业架构建议现在团队里都在用飞算JavaAI，我们的：代码质量评分从C升到A开发效率提升3倍（特别是shijiazhuang.gnibq.cnCRUD代码）新手成长速度惊人（实习生两周就能上手）如果你也是Java新手，或者想提升开发效率，强烈建议试试飞算JavaAI。工具的目的是让我们变得更优秀，而不是取代我们思考。AI不会让你

java// 加载预训练模型（支持本地或云端模型）// 定义AI处理流程@AIProcess// 意图识别// 业务逻辑处理// 自动生成OpenAPI文档@Operation(summary = "智能客服接口")

真的省时间：传统开发至少半天（搭框架+写CRUD+调试），飞算30分钟搞定核心功能。智能但非万能：生成代码适合标准业务（增删改查），但复杂逻辑（比如权限控制）仍需手动编码。适合场景：快速原型开发、课程设计、中小企业内部系统（对UI要求不高的）。