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本文分析了LangChain4j中的RAG(检索增强生成)实现流程。RAG分为离线文档处理和在线查询两阶段：文档处理包括加载、解析、分割、生成嵌入和存储；查询流程包含检索相关片段并增强提示后发送给LLM。文章详细介绍了各环节实现细节，包括多种文档加载源、解析器、分割策略，以及核心的检索增强流程组件(查询转换、路由、内容检索与聚合)。关键点在于文档分割大小、嵌入模型选择、检索策略优化和内容注入格式设

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LangChain4j是一个Java生态的LLM集成框架，采用模块化设计统一不同LLM提供商和向量数据库的接口。核心模块包括定义接口的langchain4j-core和提供实现的langchain4j主模块，以及50+集成模块(LLM、向量存储、文档处理等)。项目通过BOM管理版本，支持声明式编程的AI Services特性，简化多轮对话和RAG流程实现。优势在于接口统一、模块化设计和丰富集成，缺

Next AI Draw.io 核心实现分析 本文深入分析了Next AI Draw.io项目的8个核心模块实现。AI工具调用系统通过入口类route.ts处理请求，定义4种专用工具（图表显示/编辑/追加/图标库获取）实现灵活交互。Draw.io XML处理采用流式验证机制，通过validateAndFixXml函数确保XML完整性，并自动修复常见错误。多AI提供商集成模式通过ai-provide

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LiteFlow框架与Spring Boot的深度集成实现了"开箱即用"体验。通过自动配置机制，LiteFlow注册了三个核心组件：FlowExecutor提供流程执行能力，ComponentScanner通过BeanPostProcessor接口扫描带有@LiteflowComponent注解的Spring Bean，LiteflowExecutorInit则利用SmartI

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