openfeign客户端调用远程服务端接口，传递参数为null及服务端接口返回值为null的情况

最新推荐文章于 2025-05-26 16:38:55 发布
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分类专栏： SpringCloudAlibaba 文章标签： java openfeign调用 参数null 返回null
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_29025955/article/details/134042493
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文章讨论了在使用@RequestParam时，如果参数为null且required属性设为true会引发错误。服务端返回null时，接收自定义实体类型会导致空指针异常，但接收String类型则可接受null值。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

  • 传递参数为null并且@RequestParam的required=true(默认是true)时，会报错，required=false不会报错。

  • 服务端返回值为null,客户端接受类型为自定义的实体类型会报空指针异常，但是，接受类型为String则不会报错，可以接受到null。

  • //TODO 2023年10月25日19:55:43

探索检索增强生成（RAG）技术的无限可能：Vector+KG RAG、Self-RAG、多向量检索器多模态RAG集成
丨汀、的博客
01-09 4468
探索检索增强生成（RAG）技术的无限可能：Vector+KG RAG、Self-RAG、多向量检索器多模态RAG集成
LLM - 使用 RAG (检索增强生成) 多路召回 实现 精准知识问答 教程
AGI
09-29 2653
RAG (Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成) 的多路召回，包括向量召回和本文召回，可用于精准知识问答，减轻大模型的幻觉问题。并行：同时使用文本召回和向量召回，合计获得 TopN 个样本，再使用重排序的方式，获得 TopK 个样本，作为最终的召回文本。串行：优先使用文本召回，召回 TopN 个样本，再使用向量排序，获得 TopK 个样本，作为最终的召回样本。
面向复杂知识图谱问答任务的思维链增强的知识改写方法
2401_85328934的博客
10-16 1292
最近的研究探索了结合检索增强生成（Retrieval Augmented Generation, RAG）的大语言模型（Large Language Models, LLMs）用于知识图谱问答（Knowledge Graph Question Answering, KGQA）。这些研究通常需要将检索到的子图改写为LLMs能理解的自然语言格式。然而，在处理复杂问题时，现有方法改写的知识可能包含不相关的信息，遗漏关键细节，或未能与问题的语义对齐。
【LLM大模型】落地RAG系列：RAG入门及RAG面临的挑战和解决方案！！
AAI666666的博客
07-31 1927
2023 年以来，RAG 已成为基于大模型的人工智能系统中应用最为广泛的架构之一。因此对 RAG 应用的性能、检索效率、准确性的研究成为核心问题。
【AI 大模型】RAG 检索增强生成 ① ( 大模型的相关问题描述 - 幻觉、时效性、数据安全 | RAG 检索增强生成 | RAG 关键组件 | LLM + RAG 的运行流程 )
让 学习 成为一种 习惯 ( 韩曙亮 の 技术博客 )
08-05 3910
一、大模型的相关问题描述 1、大模型 " 幻觉 " 问题描述 2、大模型 " 时效性 " 问题描述 3、大模型 " 数据安全 " 问题描述 二、RAG 检索增强生成 1、RAG 引入 2、RAG 关键组件 3、LLM + RAG 的运行流程
解决LLM RAG（检索增强生成）技术的检索精度问题（三）
我是赛博AI Lewis
03-23 923
对长文档生成摘要，作为检索结果的补充上下文。
LLM:检索增强生成(RAG)
读万卷书 行万里路
04-03 1630
其基本思想是利用信息检索的技术，从大规模语料库(存储在向量数据库)中检索出与当前任务相关的文本片段，并将这些文本片段作为输入提供给生成模型，以引导生成模型产生更准确、更相关的文本输出。通过预训练的方式，GPT模型能够学习得到通用的文本表示，从而在各种自然语言处理任务中表现出色，包括文本生成、文本分类、问答等。简单地说，嵌入(Embedding)思想可以视为一种尝试通过用向量来表示所有东西的“本质”的方法，其特性是“相近的事物”由相近的数表示。参数调整输出的文本向量的维度。
【LLM】Advanced rag techniques: an illustrated overview
发现问题，并解决问题，批判性思维
03-10 1871
RAG中的智能体(Agents in RAG) OpenAI 助手基本上整合了开源 LLM 周边工具——聊天记录、知识存储、文档上传界面。最重要的能力还是function call。 在 LlamaIndex 中，有一个 OpenAIAgent 类将这种高级逻辑与 ChatEngine 和 QueryEngine 类结合在一起，提供基于知识和上下文感知的聊天，以及在一个对话轮次中调用多个 OpenAI 函数的能力，这真正实现了智能代理行为。 【栗子】多文档智能体 在每个文档上初始化一个Agent（Open
【LLM-RAG】知识库问答 | 检索 | embedding
发现问题，并解决问题，批判性思维
01-01 5487
RAG流程（写作论文中的background：公式设定、emb、召回内容、召回基准）（工作中的思路《A Survey on Retrieval-Augmented Text Generation》该工作旨在对检索增强文本生成进行研究。主要核心的点如下：1、Retrieval Source知识来源源 训练语料：有标注的训练数据直接作为外部知识；外部数据：支持提供训练数据之外的外部知识作为检索来源，比如于任务相关的领域数据，实现模型的快速适应； 无监督数据：前两种知识源都需要一定的人工标注来完善“检索依据-
RAG-基于本地知识库检索+LLM微调的智能问答系统实现-附项目源码-优质项目实战.zip
09-03
在智能问答系统中，RAG模型（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合了检索和生成的模型，它首先从一个预先定义好的知识库中检索出相关的信息，然后利用预训练的语言模型（LLM）生成最终的答案。 在本文中，...
伪知识图谱：元路径引导检索与图内文本技术，助力RAG增强型LLM
03-10
为了解决这一问题，本文介绍了伪知识图谱（PKG）框架，该框架通过集成元路径检索、图内文本和向量检索到LLMs中，旨在克服这些限制。通过保留自然语言文本并利用各种检索技术，PKG提供了更丰富的知识表示并提高了信息...
CausalRAG：将因果图整合到检索增强生成中
03-30
为了解决这些问题，我们提出了 CausalRAG ，这是一种将因果图整合到检索过程中的新框架。通过构建和追踪因果关系， CausalRAG 保留了上下文连续性并提高了检索精度，从而生成更准确且可解释的响应。我们将 CausalRAG...
FutureGen：生成科学文章未来工作的LLM-RAG方法
03-30
科学文章的未来工作部分通过识别当前研究的空白和局限性来概述...我们的结果显示，基于RAG的方法加上LLM反馈在定性和定量指标评估中优于其他方法。此外，我们进行了一项人工评估，以评估LLM作为提取器和评估者的性能。
RAG部署-使用TensorRT-LLM在Windows上部署检索增强生成聊天机器人RAG-优质大模型部署项目实战
10-20
在RAG模型中，这项技术能够帮助模型更好地理解用户的查询，并从大量数据中检索出相关的信息，以此来提升生成内容的质量和相关性。用户将会学习如何集成和使用这些技术，以便在聊天机器人中实现更加智能化和人性化的...
阿里开源 CosyVoice2：打造 TTS 文本转语音实战应用
蜗牛的博客
05-23 1413
阿里通义实验室推出的音频基座大模型 FunAudioLLM 包含 SenseVoice 和 CosyVoice 两大模型。CosyVoice 2.0 在多语言支持、超低延迟、高精度、强稳定性和自然体验方面均有显著提升。它支持中文、英文、日文、韩文及多种中文方言，并实现了跨语言和混合语言的语音克隆。CosyVoice 2.0 集成了离线和流式建模技术，首包合成延迟低至150毫秒，发音错误率减少了30%到50%，并在基准测试中达到了最低字符错误率。
YOLO12改进-Backbone-引入Swin Transformer替换backbone
qq_64693987的博客
05-23 1195
在计算机视觉领域，卷积神经网络（CNNs）和Transformer架构分别在不同任务中取得了显著成功。受Transformer在自然语言处理中的启发，研究人员将其应用于视觉任务，但面临计算复杂度高等挑战。SwinTransformer通过引入滑动窗口机制和层次化设计，有效降低了计算复杂度，同时保持了Transformer的建模能力。改进后的SwinTransformer结合了移位窗口自注意力和相对位置偏差，进一步提升了模型性能。此外，SwinTransformer与YOLOv12的结合，通过层次化特征图和移
Prompt Tuning：优化提示调优全攻略
最新发布
ZJQ的博客
05-26 150
Prompt Tuning（提示调优）是一种通过优化提示词来调整预训练语言模型行为的技术。主要变体包括：Prefix Tuning（添加可训练前缀向量）、Hard-Prompt Tuning（直接使用自然语言提示）、Soft-Prompt Tuning（学习通用提示向量）、Prompt Ensemble（多提示集成）和Auto-Prompt（自动搜索最优提示）。其中Hard-Prompt Tuning最为直观，可通过自然语言指令（如"这段文字的情感是积极的"）引导模型输出。代码示例展示了
LVLM-AFAH论文精读
frostmelody love & share. In love with moments, in tune with feelings. 记录所爱，分享所感
05-21 1001
referonly threesufficientinnately, as theyimplicitly视觉定位（Visual Grounding）旨在根据自由形式的文本描述定位对应的图像区域。近年来，大型视觉语言模型（Large Vision-Language Models, LVLMs）的强大多模态能力显著提升了视觉定位的性能，但通常需要通过微调和额外的模型组件来显式生成边界框或分割掩膜。
一、OpenCV的基本操作
qq_48904748的博客
05-23 381
OpenCV是一个功能强大的计算机视觉库，包含多个模块，如图像处理、视频分析、机器学习等。基础操作包括图像的IO操作、绘制几何图形、获取和修改像素点、获取图像属性、图像通道的拆分与合并以及色彩空间的转换。此外，OpenCV还支持图像的算术操作，如图像的加法和混合，这些操作可以用于图像增强和合成。通过这些功能，OpenCV能够处理各种图像处理任务，为计算机视觉应用提供强大的支持。
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