再次学springboot

今天使用python进行组装与拆解时,发现了一些很吃力的点。

比如:

1.高成本:每当我看到一个java代码,我就得读懂具体过程,并翻译成python供自己使用,这种方式不仅仅阅读成本高,代码管理成本也很高。

2.安全性:实际上,当我组装完成后,核心的加密逻辑已经被暴露至我的代码之中。虽然说开发出的工具仅供内部使用,但还是有一定的风险性。

对于以上两点,我又想起了springboot。

我为何不直接搭建一个服务器,将java代码放在服务器上,通过http请求去访问。这样,就能完美的解决以上2个难点。

鉴于此,我决定再次学习springboot,并搭建起属于自己的服务端。

 

内容概要:文章介绍了DeepSeek在国内智能问数(smart querying over data)领域的实战应用。DeepSeek是一款国内研发的开源大语言模型(LLM),具备强大的中文理解、推理和生成能力,尤其适用于企业中文环境下的智能问答、知识检索等。它具有数据可控性强的特点,可以自部署、私有化,支持结合企业内部数据打造定制化智能问数系统。智能问数是指用户通过自然语言提问,系统基于结构化或非结构化数据自动生成精准答案。DeepSeek在此过程中负责问题理解、查询生成、多轮对话和答案解释等核心环节。文章还详细展示了从问题理解、查询生成到答案生成的具体步骤,并介绍了关键技术如RAG、Schema-aware prompt等的应用。最后,文章通过多个行业案例说明了DeepSeek的实际应用效果,显著降低了数据使用的门槛。 适合人群:从事数据分析、企业信息化建设的相关从业人员,尤其是对智能化数据处理感兴趣的业务和技术人员。 使用场景及目标:①帮助业务人员通过自然语言直接获取数据洞察;②降低传统BI工具的操作难度,提高数据分析效率;③为技术团队提供智能问数系统的架构设计和技术实现参考。 阅读建议:此资源不仅涵盖了DeepSeek的技术细节,还提供了丰富的实战案例,建议读者结合自身业务场景,重点关注DeepSeek在不同行业的应用方式及其带来的价值。对于希望深入了解技术实现的读者,可以进一步探索Prompt工程、RAG接入等方面的内容。
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