MCP（Model Context Protocol）是由Anthropic提出的开放协议，旨在标准化大语言模型与外部工具间的通信。它通过统一接口解决了功能集成困难、开发效率低下等问题，使开发者无需为每个工具单独编写集成代码。MCP支持STDIO和SSE两种传输方式，适用于本地脚本集成或远程服务调用。LangChain4j已提供MCP客户端支持，使Java应用能动态发现和使用各类工具，实现跨语言互

摘要：本文介绍了基于LangChain4j框架构建RAG（检索增强生成）系统的完整流程与三种实现方式。主要内容包括：1）RAG构建的7个关键步骤：文档加载、转换、拆分、嵌入、存储、检索和生成响应；2）三种RAG实现方式对比：EasyRAG（快速原型）、NaiveRAG（基础可控）和AdvancedRAG（高级定制），分析其性能差异（响应时间、资源消耗、检索准确性等）；3）代码示例展示文档处理、向量

CUSTOM。

本文探讨了大模型对话系统中的记忆缓存技术及其实现。记忆缓存通过选择性存储和复用历史对话信息，解决了大模型在多轮对话中存在的上下文遗忘、重复计算和个性化缺失等问题。文章区分了"历史"（完整对话记录）与"记忆"（加工后的上下文信息）的概念，并介绍了两种清除策略：基于消息条数的简单版和基于token数量的精准版。通过LangChain4j框架展示了具体代码实现，包

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本文介绍了多模态视觉理解技术及其在LangChain4j中的应用。通过集成阿里达摩院DashScope和智谱清言等大模型，LangChain4j支持图像理解（如股价分析、流程图解读）和文生图功能。文章详细演示了图像理解的技术实现流程，包括图片Base64编码、模型调用和结果解析；同时展示了文生图功能，通过WanxImageModel生成指定风格的图片。代码示例涵盖了模型配置、API调用和结果处理，

这篇文章简明扼要地介绍了Transformer模型架构与transformers库的基本概念。关键点包括：1. Transformer是由Google提出的基于自注意力机制的深度学习架构，包含编码器、解码器和分词器等核心组件；2. transformers库是HuggingFace开发的工具包，提供预训练模型接口；3. 文章还讲解了AutoModel、AutoTokenizer等核心类的作用，并通

LangChain4j 提供了灵活的模型参数配置方式，允许你根据不同的 AI 模型（如 OpenAI、GPT-4、Anthropic 等）设置各种参数来控制生成结果。后面手撸代码继续在之前章节的代码上拓展。

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GPU 用于临时存储数据的高速内存，类似于计算机的 RAM。