核心结论理解LLM内核：掌握Transformer、预训练、微调和对齐的技术原理，是有效应用LLM的基础。Java的优势：Java在构建稳定、可扩展、易维护的生产级LLM应用方面具有巨大优势，尤其在微服务、云原生和复杂系统集成领域。实践路径起步：从调用云端API开始，快速验证想法。深化：使用等库增强应用的弹性。进阶：在有特定需求时（数据安全、延迟、成本），考虑使用DJL进行本地推理。架构：采用网关

CSI（Container Storage Interface）通过标准化接口将存储驱动从Kubernetes核心代码中解耦，使第三方存储厂商无需修改k8s源码即可提供插件。其架构包含Controller和Node两个组件，通过gRPC接口实现卷生命周期管理。关键功能包括动态供给、挂载/卸载、扩容和快照，由外部sidecar组件（如provisioner、attacher等）桥接Kubernete

MySQL InnoDB存储引擎采用层次化存储结构：行(row)存储记录数据，页(page)是16KB的基本I/O单位，区(extent)由64个连续页组成，段(segment)管理索引的叶子和非叶子节点，表空间(tablespace)包含所有段。源码主要在storage/innobase目录下实现这些结构，其中行支持COMPACT、DYNAMIC等多种格式，页分为文件头、用户记录等区域，区通过f

RAG（检索增强生成）是一种结合信息检索与大型语言模型（LLM）的技术，通过从外部知识库检索相关上下文，提升LLM生成答案的准确性、时效性和可追溯性。其架构分为离线处理（数据加载、文本分割、向量化存储）和在线查询（问题向量化、语义检索、提示生成）两个阶段。Java生态可通过Apache Tika等工具解析文档，调用外部API或本地模型实现向量化，并集成Redis/Weaviate等向量数据库。推荐

摘要：本文提出了一套大模型API网关的架构设计方案，旨在为上层应用提供统一接入、高可用、生产化的AI服务能力。核心设计包括API网关层、核心服务层和监控模块，支持认证鉴权、动态路由、负载均衡、熔断降级等关键功能。技术栈推荐使用Spring Boot+WebFlux响应式框架，整合Resilience4j、Redis等组件实现限流和缓存。文章详细阐述了API设计规范，提供标准化聊天补全接口，支持流式

MCP：AI工具的标准化接口协议 MCP（Model Context Protocol）是由Anthropic开发的开放协议，旨在为大型语言模型提供标准化访问外部工具的方式。其核心功能包括： 架构设计：采用客户端-服务器模式，通过SSE/WebSocket实现双向通信。客户端展示工具列表并执行调用，服务器提供具体工具能力。 核心组件： 工具（Tools）：定义明确的函数接口 资源（Resource

OCR技术全解析：原理、应用与方案对比 OCR（光学字符识别）技术已成为连接物理与数字世界的核心工具，广泛应用于金融、政务、教育等领域。其核心流程包括图像预处理、文本检测、识别和后处理，技术发展经历了传统算法到深度学习的演进。OCR按场景可分为通用型、特定场景型和复杂场景型，按技术路线分为传统OCR、深度学习单阶段和端到端模型。主流架构采用DBNet检测和Transformer+CTC识别算法。应

Prompt工程指南摘要 Prompt是与AI沟通的核心指令，直接决定输出质量。有效的Prompt包含明确指令、上下文、输入数据、输出格式等要素，并可通过角色扮演、链式思考、示例学习等策略优化。关键技巧包括：1.指令具体化（如限定文本风格和字数）；2.结构化输出（如JSON格式）；3.角色设定（如"米其林主厨"）；4.展示推理过程（分步解决数学问题）；5.提供示例（Few-Sh

AI Agent（智能体）是一种能够感知环境、进行推理并执行动作的自治系统，将大语言模型（LLM）升级为"智能中枢"。它通过工具、规划、记忆和行动四大核心组件完成复杂任务，突破了传统LLM的静态知识、单次交互等局限。Agent系统架构分为单Agent和多Agent两类，后者通过主管或联邦模式协同工作。在Java生态中，可使用LangChain4j等框架开发Agent应用，通过定

LangChain是一个用于开发大型语言模型(LLM)应用的框架，其核心价值在于连接LLM与外部数据源和工具。它采用组件化设计，包含模型I/O、数据检索、记忆、代理和链式调用等模块，支持构建复杂的交互式应用。Java版本LangChain4j提供了与Python相似的功能，包括基本模型调用、提示模板、结构化输出解析和检索增强生成(RAG)等能力。通过模块化组合，开发者可以轻松实现基于私有知识库的智