一方面我们可以通过知识库的方式解决，另外一方面也有一些数据库层面提供的解决方案，比如阿里的PolarDB提供了「配置表」功能，通过全局生效的固定表名，存储了诸如「问题文本条件判断」、「问题处理」、「问题补充与具体业务/概念相关的信息」等前置文本转换功能，「模型生成的SQL条件判断」、「处理SQL，用于对业务逻辑中的值映射进行强制处理」等后置文本转换功能信息。在实际应用中，基于与架构相关的上下文、生

从自动配置到低级 API，SpringAI 对 Ollama 的支持真的非常全面。本地可控(不用担心数据安全)。免费运行(除了显卡电费)。兼容性好(API 类似 OpenAI)。在我的实战体验里，最让我惊喜的就是结构化输出 + BeanOutputConverter，直接把大模型回复变成 Java 对象，极大提升了业务开发效率。未来我打算在公司内部搭个私有化 AI 服务，用 Ollama + Sp

收流的代码与打开普通文件的代码没有区别，打开输入时，FFmpeg 能识别流协议及封装格式，根据相应的协议层代码来接收流，收到流数据去掉协议层后得到的数据和普通文件内容是一样的，后续的处理流程也就一样了。如果输入是网络流，输出也是网络流，则实现的是转流功能，将一个流媒体服务器上的流推送到另一个流媒体服务器，’如果输入是网络流，输出是本地文件，则实现的是收流功能，将网络流存储为本地文件。如果输入是本地

文本分块是将大型文档分解为可管理处理单元的结构化过程。该过程的目标是将文档重新组织为多个部分，使RAG系统能够根据输入查询高效检索最相关的内容片段。RAG系统的工作机制是在推理阶段对查询进行嵌入编码，然后从向量数据库中检索前k个最相关的文本块。这些文本块作为上下文信息提供给生成模型，以产生准确且相关的响应。文本块的粒度可以从句子级别扩展到段落或章节级别，具体取决于应用场景和所采用的分割规则。这些规

Alignment.Start(左对齐，上下居中)、Alignment.Center(水平，垂直方向上居中)、Alignment.End(在右边，垂直方向上居中)Alignment.BottomStart(左边底部)、Alignment.Bottom(在底部，左右对齐)、Alignment.BottomEnd(右边底部)Alignment.TopStart(左顶点)、Alignment.Top(在

在正式进入主线剧情前，简单给没接触过 RAG 的小伙伴复习一下。RAG 的全称是 Retrieval-Augmented Generation，翻译过来就是“检索增强生成”。本质就是——把用户问题丢给大模型之前，先从你的知识库里找到相关资料，再让大模型结合上下文来回答问题。用户提问 → 检索相关文档 → 组合上下文 → 大模型生成回答这种方式好处多多：更准确、更私有、更可控、更高效。LangCha

和MCP的远程服务是通过SSE(Server-Sent Events)启动的，SSE是一个基于HTTP的长连接协议。SSE在逻辑上是一个由客户端发起、由服务器同意而建立的从服务器向客户端发消息的单向管道。这个管道建立之后，客户端给服务器发消息时用传统方式发，服务器给客户端发消息时用这个管道发，双方就可以灵活地进行通信了。MCP SSE客户端会发起多个请求，第一个请求是/sse路径，这是建立SSE长

2025年，Anthropic提出了MCP协议。MCP全称为Model Context Protocol，翻译过来是大模型上下文协议。这个协议的主要为AI大模型和外部工具(比如让AI去查询信息，或者让AI操作本地文件)之间的交互提供了一个统一的处理协议。我们常用的USB TypeC接口(USB-C)统一了USB接口的样式，MCP协议就好比AI大模型中的USB-C，统一了大模型与工具的对接方式。

像我在文章开篇提到的，遇到了一个陌生项目，工期又紧的情况下，那么如何可以快速上手项目，通义灵码自然是首当其冲。在 IDE 开发工具打开项目之后，我们可以先让智能体为我们介绍一下当前项目，输入我们的需求描述【介绍当前项目】通义灵码会从项目的核心功能、技术栈、核心模块介绍、部署方式、开发环境搭建步骤等多个方面来介绍我们手上的项目，方便我们快速的了解项目的核心功能，主要的模块，技术栈信息，从而为后面的快

本项目API>=13上篇文章，我们通过DevEco Studio插件实现了单一模块运行，相对来说，还是非常的便捷，毕竟是可视化操作，不过，插件有一个潜在的问题需要告知，那就是单一模块如果没有默认的页面，在运行时是会报错的，也就是每个模块下需要有一个Index.ets页面做为模块的主入口，不过在创建模块的时候，默认都会创建这个页面，大家不要删除即可，当然了，后续也会针对插件做一层优化，没有这个默认页