一个纯 Java 写的、开箱即用的 RAG 知识库 + LLM 工作流平台。项目全称，由开发者洛阳泰山（TARZAN）独立打造，目前已迭代 1400+ 次提交，获得Gitee GVP 认证项目。项目借鉴了 MaxKB、AIFlowy、Dify 和 FastGPT 的设计理念，然后用 Java 重新设计实现。📌 项目地址：https://gitee.com/taisan/MaxKB4j。

前几天火山引擎的豆包大模型1.6正式发布了。火山引擎AI云原生的核心是打造了Agent开发的新范式：大模型+Agent开发平台。大模型我们可以用豆包大模型1.6。Agent开发平台，我们可以使用PromptPilot通过交互式引导与提示词优化，在火山方舟通过MCP协议调用云服务，解决部署繁琐问题。我赶紧试用了一下。这几天我用Trae+豆包1.6+火山方舟的MCP，开发了一个美食推荐助手agent。

摘要： pgvector和Milvus是两种主流的向量数据库方案，适用于不同场景。pgvector作为PostgreSQL扩展，部署简单、支持混合SQL查询，适合中小规模数据（≤500万条）及已有PostgreSQL生态的场景，但性能有限。Milvus是专为向量设计的分布式数据库，支持多索引、GPU加速和水平扩展，适合千万级以上的高性能AI应用，但运维复杂。选择时，小规模或强一致性需求推荐pgve

摘要： pgvector和Milvus是两种主流的向量数据库方案，适用于不同场景。pgvector作为PostgreSQL扩展，部署简单、支持混合SQL查询，适合中小规模数据（≤500万条）及已有PostgreSQL生态的场景，但性能有限。Milvus是专为向量设计的分布式数据库，支持多索引、GPU加速和水平扩展，适合千万级以上的高性能AI应用，但运维复杂。选择时，小规模或强一致性需求推荐pgve

多租户架构是指在一个应用中支持多个租户（Tenant）同时访问，每个租户拥有独立的资源和数据，并且彼此之间完全隔离。通俗来说，多租户就是把一个应用按照客户的需求“分割”成多个独立的实例，每个实例互不干扰。

你是否觉得AI生成的代码有时候“编译不通过”或者“逻辑奇怪”？其实，这可能不是模型的问题，而是我们的提问方式 不对。本文将带你从Java程序员的视角，深入浅出地掌握AI提示词工程（Prompt Engineering）。通过类比Java核心概念、结构化公式和代码实战，你将学会如何像配置Spring Bean一样精准控制AI，让它成为你最得力的结对编程伙伴。提示词工程不是魔法，它是新时代的汇编语言。

前几天火山引擎的豆包大模型1.6正式发布了。火山引擎AI云原生的核心是打造了Agent开发的新范式：大模型+Agent开发平台。大模型我们可以用豆包大模型1.6。Agent开发平台，我们可以使用PromptPilot通过交互式引导与提示词优化，在火山方舟通过MCP协议调用云服务，解决部署繁琐问题。我赶紧试用了一下。这几天我用Trae+豆包1.6+火山方舟的MCP，开发了一个美食推荐助手agent。

消息中间件应用越来越广泛，不仅可以实现可靠的异步通信，还可以实现即时通讯，掌握一个消息中间件还是很有必要的。如果没有特殊业务需求，客户端或者前端直接使用MQTT对接消息中间件即可实现即时通讯，有特殊需求的时候也可以使用SpringBoot集成MQTT的方式来实现，总之消息中间件是实现即时通讯的一个好选择！

摘要：基于MaxKB V2版本，通过文件上传、链接生成、TextIn OCR转换和大模型审核四步流程，将PDF扫描件转为Markdown格式后进行智能审核。系统支持错别字标注、格式修正等审核功能，企业无需自研OCR即可实现高精度文档处理。该方案适配各类OCR服务，可帮助用户突破扫描件处理瓶颈，构建全格式智能审核闭环，显著提升文档处理效率。

能够调用外部系统（数据、工具）是 Agent 的关键特征。但外部系统不具有标准时，代码维护大量 Tools 和系统集成的复杂度会非常高。如 OpenAI Function Calling API，只适用于特定 LLM 和平台，每个应用需要单独开发交互逻辑，难以复用和扩展。：Context 是 Agent 和 LLM 之间的传输对象，但 Agent 和 LLM 对话的过程中，往往需要维护复杂的 Co