Claude Code 是一款由 Anthropic 推出的 AI 代码助手，支持代码生成、调试、重构等多项功能。本文详细介绍了其安装配置方法（包括 Node.js 环境和原生版），并重点讲解了如何免费接入国内智谱大模型（GLM Coding），通过环境变量配置实现 API 调用。文中提供了从注册获取 API Key 到测试配置的完整流程，并展示了项目实战案例，帮助开发者快速上手这一强大的 AI

IDEA运行报错"找不到主类com.apitable.Application"的解决方法 快速修复步骤： 清理IDEA缓存（File→Invalidate Caches） 删除项目target/build目录后Rebuild Project 检查运行配置： 确认Main class填写正确（com.apitable.Application） 选择正确的模块作为类路径来源 检查工

本文介绍了基于LangChain4j+Spring Boot3+Milvus实现大数据量向量数据库的解决方案。针对传统模糊查询在大数据量下性能差、精度低的问题，采用向量数据库通过语义相似度检索实现高效查询。技术栈选用开源向量数据库Milvus、LangChain4j封装向量操作、豆包Embedding API生成向量。文章详细说明了环境准备、Milvus的Docker部署方式，并提供了Spring

RAG（检索增强生成）是一种AI解决方案，通过检索私有知识库数据并生成答案，解决大模型知识过时和无法使用私有数据的问题。Java在RAG开发中主要承担检索层实现、知识库管理和接口封装等后端任务，核心流程包括接收问题、检索数据、拼接Prompt、调用大模型API并返回答案。Java开发者常用Elasticsearch、Milvus等检索引擎和大模型SDK来实现RAG系统，适用于企业文档问答等场景。

本文摘要：RAG场景中Prompt的限制核心是Token数而非字符数，主流模型如GPT-3.5 Turbo上限为16385 Token（约11000中文字符），GPT-4 Turbo可达128000 Token。Java开发时需用jtokkit等库计算Token，预留输出空间并裁剪文档内容。中小规模RAG可选8192 Token模型（文心3.5），大规模则需32768+ Token模型（GPT-4

选型建议若你是Spring Boot 技术栈，开发企业级项目、追求快速落地和工程化能力，优先选择 Spring AI；若你是非 Spring 生态项目，或对LLM 流程有高度定制化需求（如复杂 Agent、精细 RAG 优化），优先选择 LangChain4j；若你在 Spring AI 项目中遇到功能瓶颈，可整合 LangChain4j 作为补充，兼顾生态优势和定制化能力。核心差异提炼。

CoAP（Constrained Application Protocol，受限应用协议）是专为物联网、低功耗设备、低带宽/高延迟网络设计的轻量级应用层协议，兼容HTTP语义且适配受限环境。本文将从基础概念到实战整合Spring Boot，循序渐进讲解CoAP全链路知识，兼顾易懂性与技术深度。轻量级：头部仅4字节，报文结构极简；UDP基础：默认基于UDP（可通过CoAP-over-TCP补充可靠性

本文总结了Elasticsearch的常见面试题，主要内容包括： Elasticsearch相比MySQL的优势在于高效处理模糊查询和文本索引 集群选举机制基于节点ID和集群状态版本，需过半投票当选 脑裂问题的原因和解决方案，如合理设置主节点数、优化网络等 文档索引、更新、删除的流程详解 搜索流程和部署优化建议，包括硬件配置、系统设置和JVM调优 GC注意事项和读写一致性的保证方法 监控方式和核心

本文介绍了Elasticsearch 7.8.0版本在Linux和Windows系统下的安装部署方法。主要内容包括：Linux单机安装（创建用户、修改配置文件、启动验证）、Linux集群部署（节点配置、集群参数设置）以及Windows单机安装的基本步骤。重点讲解了Linux环境下的系统配置优化，如修改文件描述符限制、虚拟内存设置等，并提供了详细的命令操作和配置文件修改示例。集群部署部分详细说明了节

本文介绍了Spring Boot与Elasticsearch的整合方案，重点说明了版本对应关系（如Spring Boot 3.x对应Elasticsearch 8.x）。具体实现步骤包括：1）添加Spring Data Elasticsearch依赖；2）配置Elasticsearch连接参数；3）创建带@Document注解的Product实体类；4）定义继承ElasticsearchRepos