GitLab CI/CD 通过。

CLR 执行引擎加载程序集的过程主要包括：初始化 CLR 运行时、加载主程序集、解析依赖项、JIT 编译和代码执行。首先 CLR 初始化核心服务并设置 AppDomain，然后通过搜索路径定位程序集（GAC、应用目录等），加载后验证元数据并构建类型信息。JIT 编译器在首次调用方法时编译 IL 为本地代码，进行类型加载、方法表构建等准备工作，最终执行托管代码。整个过程涉及程序集解析、元数据分析、安

混合检索结合关键词匹配、语义搜索和知识图谱等技术提升信息检索效果。在基于大模型的开发中，它解决了精度不足、上下文缺失、效率瓶颈和可解释性差等问题。通过整合传统算法与深度学习，既提高召回率又补充专业知识，同时优化性能。典型实现流程包括：判断查询类型→调用不同检索模块→整合结果→大模型排序输出，实现精准高效的混合检索系统。

混合检索结合关键词匹配、语义搜索和知识图谱等技术提升信息检索效果。在基于大模型的开发中，它解决了精度不足、上下文缺失、效率瓶颈和可解释性差等问题。通过整合传统算法与深度学习，既提高召回率又补充专业知识，同时优化性能。典型实现流程包括：判断查询类型→调用不同检索模块→整合结果→大模型排序输出，实现精准高效的混合检索系统。

适用于从文件系统中加载资源，路径可以是绝对路径或相对路径，灵活性高，但受文件系统权限限制。：适用于从类路径中加载资源，路径是类路径中的相对路径，主要用于访问打包在 JAR 或 WAR 文件中的资源，灵活性较低但更安全。

AI多轮对话实现方案总结 核心需解决上下文连贯性与历史信息管理。关键技术包括：1）传递完整对话历史；2）采用Role标签区分用户/系统消息；3）Token数量控制防溢出。推荐使用Redis存储会话数据，支持分布式扩展。实现时需注意：上下文压缩优化（自动摘要）、流式输出增强体验、数据加密等安全措施。开源框架如LangChain、FastChat可加速开发。最终方案需平衡性能（Redis缓存）、成本（

摘要：结构化输出是指让大语言模型按照预定义格式（如JSON/XML）返回响应，而非自由文本。其特点包括类型安全、机器友好和一致性保障，适用于API参数提取、表单填充等场景。Spring AI通过Schema定义和函数回调机制实现结构化输出，利用OpenAPI规范约束输出形态，并通过FunctionCallbackContext将模型响应映射到Java对象。该框架还包含输出验证功能，确保响应符合预期

摘要：结构化输出是指让大语言模型按照预定义格式（如JSON/XML）返回响应，而非自由文本。其特点包括类型安全、机器友好和一致性保障，适用于API参数提取、表单填充等场景。Spring AI通过Schema定义和函数回调机制实现结构化输出，利用OpenAPI规范约束输出形态，并通过FunctionCallbackContext将模型响应映射到Java对象。该框架还包含输出验证功能，确保响应符合预期

本文介绍了Re-Reading技术及其在Spring AI中的实现方案。Re-Reading通过动态筛选历史对话中的关键信息来优化LLM的上下文管理，能减少冗余、提升性能和准确性。 基于Spring AI的实现分为三个步骤：1）定义ConversationHistoryManager和ContextSelector接口管理对话历史和上下文选择；2）提供内存存储和基于相似度匹配的具体实现；3）将Re