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RSS订阅转载 【转载】maven profile 使用/教程/示例
本文用示例说明maven的profile的使用。mavan的profile作用Maven中的profile能让你为不同的环境定义不同的构建；Maven中的profile是一组可选的配置，可以用来设置或者覆盖配置默认值。一个Profiles下面允许出现的元素</</</</</</</</</</</</</</</</</</</maven的profile与SpringBoot的profile的区别SpringBoot的profile作用：运行的时候，把哪几个配置包含进来。
2025-03-11 15:32:37
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原创 SpringAI系列 - ToolCalling篇（二） - 如何设置应用侧工具参数ToolContext（有坑）
在使用AI大模型的工具调用机制时，工具参数都是由大模型解析用户输入上下文获取的，由大模型提供参数给本地工具调用。传递额外的应用侧（客户端）参数给工具调用，如此应用侧在执行工具调用的过程中，便可获取到应用侧层传递的上下文参数，同时又可获取到AI大模型模型传递的工具参数。参数的，这个参数是Spring AI自身用来设置应用侧参数的，并不需要大模型提供。来解析工具参数，查看其源码发现目前并没有预留排除参数定义的方式。，如此在将工具描述上传给大模型时，大模型会认为工具同时需要。获取应用侧的上下文参数。
2025-02-19 15:15:23
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原创 SpringAI系列 - Tool Calling篇（一）- @Tool集成、Function集成
如果您不提供描述，则将使用方法名称作为工具描述。强烈建议提供详细描述，因为这对于模型理解工具的目的和如何使用它是至关重要的。注解，并在提示选项中提供它（单个提示中可以定义和引用多个工具），以便模型可以使用。在大模型无法回答我们的问题时，会自动检测用户输入时提供的工具并调用相应的工具，Spring AI框架会自动处理会话中的工具调用，通过调用。模式会将大模型的响应拆分成多条记录，导致Spring AI无法正确提取到工具调用的上下文。同样以之前发送警报的工具调用为例，调整为使用Function集成的方式，
2025-02-18 08:38:33
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原创 SpringAI系列 - RAG篇（四） - QuestionAnswerAdvisor
大语言模型是无法直接回答私有知识领域的问题，我们可以借助RAG技术和私有知识文档构建所谓的智能体应用，构建一个能回答私有领域问题的大模型问答应用。至此，RAG中2个阶段的所有工具均已介绍完毕，接下来我们便可以使用SpringAI集成大模型实现我们自己的AI知识库了。，该组件目前处于孵化中的状态，后续可能会改变，可自行进行学习和了解。Spring AI 为上述的 RAG 流程提供开箱即用的支持，即。即可以理解为跟用户输入类似的文档，即答案。可以理解为用户的输入，即用户的问题，而。也可以从简只使用2级层次。
2025-02-18 08:37:32
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原创 SpringAI系列 - RAG篇（三） - ETL
主要负责知识的提取和管理。ETL 框架是检索增强生成（RAG）数据处理的核心，其将原始数据源转换为结构化向量并进行存储，确保数据以最佳格式供 AI 模型检索。具体组件的使用可点击相关链接进行查看。整个ETL管道操作的核心数据结构为。，该框架对应我们之前提到的。，如图片、音频和视频，
2025-02-18 08:36:38
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原创 SpringAI系列 - RAG篇（二） - VectorStore
Apache Cassandra、Azure Cosmos DB、Azure Vector Search、Chroma、GemFire、Milvus、MongoDB Atlas、Neo4j、OpenSearch、PineCone、Qdrant、SAP Hana、Typesense和Weaviate，大家可根据需要。元数据即对应ETL阶段生成的Document中的metadata中的属性，在使用VectorStore相关操作时，可通过。当给定一个向量作为查询时，向量数据库返回与查询向量“相似”的向量。
2025-02-18 08:35:23
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原创 SpringAI系列 - RAG篇（一） - Embedding Model
我们亦可以通过HTTP接口调用的方式对EmbeddingMode发起调用，我们将文本发送给EmbeddingModel，然后EmbeddingModel将向量化后的多维浮点数数组返回给我们。加载到向量数据库的过程中，最重要的转换之一是将原始文档拆分成较小的部分。考虑到模型的令牌限制，我们需要具备过滤相关数据的能力，并将过滤出的数据填充到在模型交互的上下文窗口中，这种方法俗称。这种将高维数据映射到低维空间的技术在机器学习中非常有用，因为它可以将复杂的数据表示为简单的向量，从而便于计算和分析。
2025-02-18 08:33:33
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原创 Spring AI系列 - Chat Client & Chat Model
例如，在聊天机器人中，用户输入问题后，模型可以逐步生成和返回回答，而不是一次性返回完整答案。：流式响应允许模型在处理数据的同时逐步返回结果，而不是等待整个任务完成后再返回。相较于ChatModel，ChatClient提供了通用的流式的API，提高了开发者的编程体验，且支持同步和流式编程模型。：对于用户来说，流式响应可以显著改善体验，特别是在处理复杂查询或生成长文本时，用户可以逐步看到结果，而不必长时间等待。：通过逐步返回结果，流式响应可以减少内存和计算资源的占用，因为不需要一次性处理和存储所有数据。
2025-02-18 08:32:06
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原创 SpringAI系列 - 通过Ollama本地安装大模型
目前市面上提供了大量的Chat UI开源实现，比如Open WebUI、Cherry Studio、AnythingLLM等，启动后亦可停止ollama运行，配置完环境变量后再通过运行ollama app.exe重启ollama即可。应该至少有 8 GB 可用 RAM（内存）来运行 7B 型号，以下关于Ollama环境变量的详细说明由Copilot根据。16 GB 来运行 13B 型号，32 GB 来运行 33 B 型号。
2025-02-11 13:38:13
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原创 SpringAI系列 - 使用LangGPT编写高质量的Prompt
文件夹下提供了更多例子，包括 Prompt 以及和 ChatGPT 的完整对话，帮助你更好的上手使用 LangGPT。你也可以借鉴结构化的思想在 LangGPT 提供的模板基础上自行添加、删除、修改得到自己的 Prompt。人们对大模型的能力还在探索过程中，因此 LangGPT 也还在开发完善中，欢迎大家一起共建 LangGPT 项目，降低大模型使用门槛！上面的诗人 Prompt 就是通过用 LangGPT 的 Role 模板设计的。上面的例子都是使用 Role 模板编写的，
2025-02-06 10:10:46
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原创 Spring AI系列 - 核心概念
例如，最近的一篇研究论文发现，最有效的Prompt之一可以以“深呼吸一下，分步进行此任务”开头。渲染后的字符串成为传递给AI模型的Prompt的内容。然而，即使对于机器学习专家来说，这是一个具有挑战性的过程，而且由于 GPT 等模型的大小，它极其耗费资源。从最初的简单字符串开始，Prompt逐渐演变为包含多条消息的格式，其中每条消息中的每个字符串代表模型的不同角色。这种复杂性导致了一个专门领域的出现，涉及创建 Prompt 以产生预期的输出，然后将生成的简单字符串转换为可用于应用程序集成的数据结构。
2025-01-13 08:46:48
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转载 【转载】用于软件架构的 C4 模型
是一位专门从事软件架构的独立顾问，也是“Software Architecture for Developers”（面向开发人员的软件架构、技术领导力和敏捷性平衡的指南）的作者。他还是 C4 软件架构模型的创建者，这是一种创建代码映射的简单方法。没有预定义任何特定的符号，你在这些示例图中看到的是一个个简单的符号，适用于白板、纸张、便签、索引卡片和各种图表工具。软件架构图是一种非常好的表达方式，可以用它们来表达你将如何构建一个软件系统（预先设计）或者现有的软件系统是如何工作的（回顾文档、知识分享和学习）。
2025-01-08 14:03:47
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原创 Docker部署Kafka
新版Kafka直接基于Kraft，无需再使用zookeeper。必须设置外部连接Kafka broker的地址，通过Docker进行部署，部署前需修改启动脚本中的。，服务器部署时设置为。服务器宿主机ip地址。
2025-01-03 13:12:50
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原创 如何解决Git Clone时无法识别Https证书的问题
下载并安装缺失的根证书。你可以从证书颁发机构的网站下载根证书，然后将其添加到系统的证书存储中。这个问题通常是由于本地计算机无法验证远程服务器的SSL证书引起的。：你可以临时配置Git忽略SSL验证，但这不推荐用于生产环境，因为会降低安全性。：确保你使用的是最新版本的Git，因为较新的版本可能已经修复了这个问题。推荐使用第三种或第四种方法来解决这个问题，以确保连接的安全性。
2024-12-19 09:20:55
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原创 不同查询构建器的使用方式（Mybatis、Mybatis-Plus、Mybatis-Flex、Spring Data JPA、QueryDsl）
针对同样的SQL查询需求，分别使用Mybatis、Mybatis-Plus、Mybatis-Flex、Spring Data JPA、QueryDsl等方式进行实现。
2024-11-25 17:16:34
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原创 Redis Search系列 - 第七讲 Windows（CygWin）编译Friso
它提供了一个大型的 GNU 和 Open Source 工具集合，这些工具可以在 Windows 上运行，并且提供了类似于 Linux 的功能。完全基于模块化设计和实现，可以很方便的植入其他程序中， 例如：MySQL，PHP，并且提供了php5, php7, ocaml, lua的插件实现。3）进入src目录，删除原有的 Makefile, 更改 Makefile.cygwin 为 Makefile，注意删除Makefile中的。4）打开 cygwin 的终端，cd 到 src 目录，运行。
2024-11-20 18:39:45
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原创 GraphQL系列 - 第2讲 Spring集成GraphQL
在目录下创建): Person): Personid: ID!age: Int。
2024-10-29 16:52:24
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原创 GraphQL系列 - 第1讲 GraphQL语法入门
GraphQL是一种用于 API 的查询语言以及一个用于执行查询的服务器端运行时。它由 Facebook 开发，并在 2015 年开源。GraphQL 的主要目的是提供一种更高效、灵活的数据查询方式，替代传统的 REST API。基本功能基本功能描述类型系统使用强类型系统定义 API 的数据结构。查询客户端可以通过查询请求精确地获取所需的数据，减少数据传输量。变更（Mutation）支持变更操作，用于创建、更新或删除数据。订阅（Subscription）
2024-10-28 13:59:26
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原创 DDD系列 - 番外篇1 记一些常用的架构设计原则
将多个组件链接成一个独立可执行文件（war、jar、ext），并以动态加载的插件形式来部署（组件化的插件式架构）。组件是软件的部署单元，是整个软件系统在部署过程中可以独立完成部署的最新小实体（jar、dll）。设计良好的组件都应该永远保持可被独立部署的特性，同时也意味着这些组件应该可以被单独开发。在这些情况下，“软件模块”指的就是一组紧密相关的函数和数据结构。大部分情况下，其最简单的定义就是指一个源代码文件，既然改变不可避免，那就将变化隔离在单独的组件，让变去依赖不变（不稳定依赖稳定），
2024-10-25 09:01:26
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原创 Redis Search系列 - 第六讲 基准测试 - Redis Search VS. MongoDB VS. ElasticSearch
测试项MongoDB结果对比100%写吞吐量：69672/秒平均耗时：0.341毫秒吞吐量：7911/秒平均耗时：7.818毫秒吞吐量：37985/秒平均耗时：1.001毫秒Redis JSON比MongoDB快5.4倍比ElasticSearch在单独写方面快200倍99%的Redis请求在不到1.5ms的时间内完成100%读吞吐量：178364/秒平均耗时：0.172毫秒吞吐量：11281/秒平均耗时：5.578毫秒吞吐量：62933/秒平均耗时：0.768毫秒。
2024-10-22 13:36:28
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原创 Redis Search系列 - 第五讲 基准测试 - Redis Search VS. ElasticSearch
一个简单的维基百科用例我们发现RedisSearch在索引上快了58%，在索引数据集上执行双词搜索时快了4倍。一个更高级的多租户用例Redis Search在201秒内创建了50k个索引，而ElasticSearch在创建921个索引后崩溃了。组件RediSearch搜索引擎基于现代和优化数据结构的专用引擎基于Lucene引擎编程语言基于C，极度优化Java内存技术本地运行在DRAM和持久内存上基于磁盘并有缓存选项协议优化的RESP（REdis序列化协议）HTTP。
2024-10-22 13:35:26
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原创 Redis Search系列 - 第四讲 支持中文
如果你希望使用自定义词典，可以在加载Redis Search模块时在模块级别进行设置。FRISOINI设置可以指向包含相关设置和词典文件路径的 friso.ini 文件。请注意，没有默认的 friso.ini 文件位置。RediSearch 自带的 friso.ini 和词典文件在构建时已编译到模块二进制文件中。在该dict/UTF-8目录下新建自定义的字典，如下图新建，在该自定义文件中输入业务专属的词条及其同义词集合，# 格式：词条/同义词集合# 示例格式1（无同义词）： 你好/null。
2024-10-18 13:42:20
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原创 Redis Search系列 - 第三讲 拼写检查
从v1.4开始，Redis Search可以为拼写错误的查询术语（term）生成替代的方案。为拼写错误的搜索词提供建议。例如，术语“reids”可能是“redis”的拼写错误版本。成为拼写建议，每个拼写建议根据其在索引中的出现次数给出一个标准化分数。是指两个字符串之间，由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数。允许的编辑操作包括插入一个字符、删除一个字符和替换一个字符。关于Spellchecking中自定义字典相关的命令。关于Spellchecking的相关命令。备选项根据它们与拼错词之间的。
2024-10-18 13:38:39
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原创 Redis Search系列 - 第二讲 同义词
后续在搜索时若term属于某个同义词组，则包含同义词组内的任何一个词的文档均能被检索到。在Redis Search中支持为某个index设置。关于同义词相关操作命令。
2024-10-18 13:37:30
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原创 Redis Search系列 - 第一讲 创建索引
Redis Search 是 Redis 的一个模块，用于提供全文搜索和二级索引功能。：停用词是指在索引和搜索过程中被忽略的常见词，如 “the”、“is”、“and” 等。：术语是索引中的一个条目，表示一个唯一的词元。：索引是一个数据结构，用于快速查找包含特定词的文档。它通常是一个倒排索引（inverted index），其中存储了每个词及其在文档中的位置。：文档是索引中的基本单位。创建索引后，Redis Stack会自动索引存储在数据库中的任何现有的、修改的或新创建的JSON文档。
2024-10-18 13:34:56
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转载 【转载】RabbitMQ 死信机制真的可以作为延时任务这个场景的解决方案吗？
其实就平时可能遇见的场景而言，使用RabbitMQ 的死信机制就已经足够了。毕竟大部分延时任务都是固定时间的，比如下单后半小时未支付则关闭订单这种场景。只要场景是有着固定时间的延时任务的话,RabbitMQ无疑可以很好的承担起这个需求。RabbitMQ 死信机制能作为延时任务这个场景的解决方案但是，由于 RabbitMQ 消息死亡并非异步化，而是阻塞的。所以无法作为复杂延时场景 -需要每条消息的死亡相互独立这种场景下的解决方案。
2024-09-14 09:53:26
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原创 MySql批量迁移数据库
的多个单独的SQL脚本，每个SQL脚本名称即为数据库名（如my_db.sql脚本的数据库名为my_db），且排除内置的mysql、sys、information_schema、performance_schema数据库，具体导出脚本。中，每个sql脚本名称即为数据库名（如my_db.sql脚本的数据库名为my_db），批量建库、导入SQL脚本的。将备份目录（SQL_DIR）下的多个sql脚本恢复到。中的所有数据库（表结构、数据）导出到。
2024-09-12 10:44:41
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原创 记一次用户认证代码重构中设计模式及设计原则的使用
接入AuthServer框架，预留UniLoginUserDetailsService接口，负责用户登录认证逻辑，RBAC支持多种用户登录认证，如账号密码、LDAP用户，且后续支持扩展其他的登录认证方式如手机验证码等。且这些业务规则适用于所有的认证类型，为了避免在每个认证实现类中都添加上述逻辑，则使用了模板方法模式。
2024-08-09 10:26:58
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原创 记一次mysql迁移Kingbase8
我本次的任务是将msyql数据库迁移到kingbase数据库中，即源数据库是mysql，目标数据库是kingbase。第一眼顶部菜单像Navicat，继续使用会发现里面像DBeaver。不需要本地数据库服务，则仅需要。按照日志提示，可通过。
2024-07-06 13:38:44
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转载 【转载】Oracle的用户、Schema、数据库、表空间、数据文件的相互关系
今天彻底搞懂Oracle的用户、Schema、数据库、表空间、数据文件的相互关系Oracle数据库时数据的物理存储。这就包括(数据文件ORA或者DBF、控制文件、联机日志、参数文件)。其实Oracle数据库的概念和其它数据库不一样，这里的数据库是一个操作系统只有一个库。可以看做是oracle就只要一个大数据库。
2024-07-04 15:37:27
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原创 【软考论文】扩展题目及大纲
软件质量保证（Software Quantity Assurance, SQA）指为【保证】软件系统或软件产品充分【满足用户要求的质量】，而进行的【有计划、有组织的活动】，这些活动贯穿于软件生产的各个阶段，即整个生命周期2类人软件开发人员技术工作：代码质量、技术评审、测试质量保证人员QA计划、监督、记录、分析及报告工作。
2024-06-28 08:50:47
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原创 【软考论文】论信息系统的安全性与保密性设计
本人与2022年1月参与了某车厂的全渠道自动化精准营销系统，该系统以信息化技术为基础，将线上技术和线下平台相结合，打造新能源汽车新零售模式。我在项目中担任系统架构师角色，主要负责总体架构设计和公有云架构设计。本文以该精准营销平系统为例，讨论了信息系统安全性与保密性设计在该项目中的具体使用。在网络传输层通过使用基于Istio的零信任网络方案，来保证集群内外部的网络传输安全性。在数据层通过设置数据加密及数据备份机制，以保证数据机密性及灾后数据可恢复性。在应用层。
2024-06-28 08:47:11
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原创 【软考论文】论基于架构的软件设计方法及应用（ABSD）
本人于2022年1月参与了某车厂的全渠道数字化精准营销平台项目，该系统为以数字化技术为基础，将线上平台、线下实体紧密结合，打造新能源新零售模式。在该项目组中我担任系统架构师的岗位，主要负责整体架构与公有云架构设计。本文以该精准营销平台为例，主要讨论了基于架构的软件开发在该项目中的具体应用。架构需求阶段，使用DDD来识别出构件、包、类等来描述系统结构，为系统的整体上层结构进行建模。架构复审阶段，使用ATAM对架构质量属性进行复审，以评估质量属性满足程度的问题。
2024-06-28 08:36:26
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原创 【软考论文】论基于构件的软件开发（CBSD）
本人于2022年1月参与了某车厂的全渠道数字化精准营销平台项目，该系统为以数字化技术为基础，将线上平台、线下实体紧密结合，打造新能源新零售模式。在该项目组中我担任系统架构师的岗位，主要负责整体架构与公有云架构设计。本文以该精准营销平台为例，主要讨论了基于构件的软件开发在该项目中的具体应用。系统基于Spring Boot和K8S的微服务架构来进行构件化开发，在构件获取阶段通过使用构件库、集成第三方软件、对接现有系统或第三方服务来实现需求，在构件开发阶段使用了多种设计模式来保证构件的可重用性，在构件组装阶段。
2024-06-28 08:34:33
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原创 【软考论文】论软件系统架构风格
本人于2022年1月参与了某车厂的全渠道数字化精准营销平台项目，该系统为以数字化技术为基础，将线上平台、线下实体紧密结合，打造新能源新零售模式。在该项目组中我担任系统架构师的岗位，主要负责整体架构与公有云架构设计。本文以该精准营销平台为例，主要讨论了软件架构风格选取在该项目中的具体应用。应用层整体采用了调用返回风格中的 分层架构，包括基于B/S的前后端分离架构、后端的MVC分层架构、前端的MVVM分层架构，使用分层风格明确了各层代码职责，降低了代码耦合度和开发难度。而后端各模块间的交互采用了。
2024-06-28 08:33:02
292
原创 【软考论文】项目背景及论文模版
本人于2022年1月参与了某车厂的全渠道数字化精准营销平台项目，该系统为以数字化技术为基础，将线上平台、线下实体紧密结合，打造新能源新零售模式。在该项目组中我担任系统架构师的岗位，主要负责整体架构与公有云架构设计。本文以该精准营销平台为例，主要讨论了。
2024-06-28 08:31:34
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原创 Redis Stream & Redisson Stream
子命令式可选的，表示无需确认消息，NOACK子命令适用于对可靠性要求不高、偶尔的消息丢失是可以接受的情况，使用NOACK子命令可以避免将消息添加到PEL（ Pending Entries List），相当于在读取消息后自动确认消息，后续无需再调用XACK命令进行确认，通过XPENDING查询出PEL消息（已投递未确认）后，若原先消息对应的consumer已经挂掉，没有能力继续处理消息，则可通过XCLIAM将对应的消息转移给同分组下的其他consumer进行处理，
2024-06-27 08:26:19
1704
pagenote.crx
2021-12-03
kubekey-v1.2.0-linux-amd64.tar.gz
2021-11-30
android存储
2013-05-16
空空如也
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