const question = ref("讲一个中国龙的故事");ref：Vue3 基础响应式 API，处理字符串、数字等基础类型；底层为RefImpl实例，通过.value读写原始值question：双向绑定输入框，存储用户提问content：AI 回答渲染容器，流式模式下持续追加文本stream：布尔开关，控制接口stream参数，切换两种返回模式while (!done)是无限循环读取二进

Embedding 的基本使用流程并不复杂：文本 ↓ Embedding 模型 向量使用 Ollama 在本地运行 Embedding 模型；通过 Ollama HTTP API 生成向量；使用 LangChain.js 调用 Embedding 模型；理解和。本文只关注最基础的向量生成过程，暂时不展示相似度计算和语义搜索的具体实现，也不引入向量数据库和完整 RAG 项目。

最近在做一个 AI 评分项目，突然发现一个诡异的现象：同一份简历、同一个 prompt，后端日志显示模型被调了七八次。查了半天才发现——前端做了乐观更新，用户点一次保存触发了三次请求，加上页面重渲染和重试机制，最夸张的一次，同一个打分请求同时打到了后端 12 次。12 次，每次都走了一遍完整的模型调用链路，真金白银。后来我用 Single-flight 模式重构了这段逻辑，同一个请求不管来多少次，

上个月，我尝试了一件听起来很"丝滑"的事：把项目的架构设计文档丢给 Claude，让它自动生成总纲、概要设计、详细设计、开发规约，然后按模块逐个开发。想象中：文档进 → PRD 出 → 代码跑，全程 AI 包办，我喝茶看报。实际上：文档进 → 冲突出 → 反复修 → 上下文炸 → 重新喂，我比没 AI 还累。这篇文章复盘我从"盲目乐观"到"摸清边界"的全过程——不是教你"怎么用 Claude"，而

它特别适合那些一时间不知道怎么组织语言的场景，你可以边想边说，哪怕有点啰嗦，有点碎， AI 也能听懂，比盯着空白输入框干瞪眼强多了。所以 OpenAI 新发布的官方提示词指南中，就明确写着：你的第一条提示词不必完美，先查看结果，然后提出你想要的特定修改。前两年特别流行那种精心设计的大段提示词，现在基本不怎么出现在对话中了，主要因为模型和 Agent 工程能力的提升。如果你熟悉 Codex 的话，应

看到给的内存太少了。不要试图通过调整 GC 算法来解决此问题，直接增加-Xms和-Xmx是最直接、最有效的方案。

使用注解配置延迟加载：在实体类和关联关系上通过注解配置。通过配置文件配置延迟加载：在中设置延迟加载相关的属性。在事务范围内使用延迟加载：确保在事务范围内访问延迟加载的属性，以触发数据加载。避免N+1查询问题：通过批量抓取配置，减少数据库查询次数，提高性能。通过这些方法，可以有效地配置和使用Hibernate的延迟加载，优化应用程序的性能和资源使用。希望这些详细的解释和代码示例能帮助您更好地理解和应

Java线程的实现是一个经典的“跨层协作”问题。用户层面的 JVM和系统层面的操作系统（OS）。简单来说，JVM 规范只规定了线程应该具备的行为，而具体的实现方式（1:1、N:1 还是 N:M）则由具体的 JVM 实现决定。目前最主流的 HotSpot JVM 在传统的 Java 版本（Java 19 之前）中，采用的是1:1 模型，即 Java 线程直接映射为操作系统的内核级线程。Java 线程

在理解了Java线程的本质是与操作系统线程一一对应的重量级执行单元后，我们自然会问：在Java代码层面，我们如何创建和控制这些线程呢？Java提供了哪些编程抽象来封装底层的线程复杂性？这正是本章要探讨的核心：Java线程编程的四大基石——Thread、Runnable、Callable和Future。这些抽象不仅体现了Java并发编程的演进历程，更展现了Java设计哲学中"渐进式抽象"的思想。

内容如下，需检查配置， 若使用默认数据库， ApiKey是在Intel订阅获取的。若使用MySQL数据库，需已有可用的MySQL， database是MySQL中数据库的名字。特殊配置，部分服务器的SGX配置有下图所示开关，务必选择完整重置SGX的配置。下载最新文件，例如当前sgx_linux_x64_sdk_2.28.100.1.bin，根据操作系统选择。用于安装Intel完整开发环境，使用In