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原创 为什么我们选择用 Java 而不是 Python 构建企业级 RAG 系统？
本文探讨了企业级RAG系统技术栈选择问题，通过对比Java和Python在企业应用中的表现，论证了Java在构建高性能、稳定可靠的RAG系统方面的优势。作者基于MaxKB4j开源项目的实践经验，指出Java在性能（JVM vs GIL）、稳定性（强类型系统）、安全性（企业级框架）、可维护性（成熟工具链）以及企业集成能力等方面的显著优势。文章还分析了常见技术选型误区，强调企业级系统应重视长期维护成本而非短期开发速度。最后推荐Java作为企业级RAG系统的理想选择，并介绍了MaxKB4j在多模型支持、工作流引擎
2025-12-08 18:12:46
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原创 【开源项目】MaxKB4J基于java开发的工作流和 RAG智能体的知识库问答系统
MaxKB4J是一款基于Java开发的RAG知识库问答系统，整合了MaxKB和FastGPT的优势，提供开箱即用的智能问答解决方案。系统支持文档上传/自动爬取、文本向量化和检索增强生成，减少大模型幻觉。具备模型中立特性，兼容多种本地及云端大模型，并内置工作流引擎实现复杂业务编排。技术栈采用Java17/SpringBoot3、Vue.js、PostgreSQL等，支持MCP协议实现代码上下文感知。适用于智能客服、企业知识库等场景，提供简单部署方式（java -jar启动）和可视化UI界面。项目已开源，地址：
2025-06-06 09:06:03
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原创 为什么Fastjson 序列化会出现中 “$ref“ 引用机制问题的深度解析
Fastjson 的 $ref 引用机制是处理对象循环引用和重复引用的特色功能。当序列化对象图中存在共享引用时，Fastjson 会生成类似 {"$ref":"$.path"} 的结构以避免数据冗余和无限递归。特殊情况下可能出现哈希值形式的引用（如 $.e1aeee9d...），这是基于对象 identityHashCode 的唯一标识。开发者可通过 SerializerFeature.DisableCircularReferenceDetect 完全禁用引用，或改用
2025-12-28 19:38:53
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原创 一个人，一个项目，一年的坚持：关于我的 2025年 技术突围之路
2025年，我持续开发并维护开源项目MaxKB4j，一个基于Java的RAG与智能体工作流平台。尽管面临技术挑战和孤独开发的压力，项目仍获得427 Stars和社区认可。这一年的经历让我跳出纯Java工程师思维，提升了全栈能力，更重要的是磨练了心智。2026年，我将继续完善项目功能，参与Gitee GVP评选，打造企业级Java原生LLM应用平台。坚持这件难而正确的事，已成为我的成长动力。
2025-12-28 19:09:36
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原创 快速上手 MaxKB4J：开源企业级 Agentic 工作流系统在 Sealos 上的完整部署指南
本文详细介绍了在Sealos云平台上部署MaxKB4J应用及其依赖数据库（PostgreSQL和MongoDB）的完整流程。MaxKB4J是一款基于Java开发的开源LLM工作流与RAG平台，适用于智能客服、企业知识库等场景。部署步骤包括：1）创建PostgreSQL数据库并手动新建maxkb4j库；2）创建MongoDB数据库；3）部署MaxKB4J应用并配置相关环境变量。文章提供了详细的配置参数说明和注意事项，并分享了公开体验地址（有效期约60天）。完成部署后，用户可通过默认凭证登录系统，建议首次登录后
2025-12-17 19:41:39
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原创 六爻神煞排盘全攻略：依据日辰精准定位贵人、驿马、桃花等吉凶神煞
六爻排神煞方法摘要 六爻预测中，神煞是辅助判断吉凶的重要元素，主要通过日干支推算。常见神煞包括天乙贵人（依日干查，如乙日贵人在子、申）、驿马（依日支三合局查，如巳日马在亥）、桃花（日支查，巳日桃花在午）、华盖（日支查，巳日华盖在丑）等。排盘时需先确定日干支，按规则匹配地支，在对应爻位标注。神煞需结合六亲旺衰综合判断，同一爻可带多神煞，吉凶取决于所临用忌神。现代排盘软件可自动计算，但掌握原理至关重要。
2025-12-11 19:10:33
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原创 Java实现周易六爻自动排盘：根据起卦的公历时间换算农和干支时间，推算日柱空亡（旬空）
六爻预测中，农历和干支是核心要素。农历用于确定起卦时间、划分月建与日辰，并以节气为切换依据。干支系统则通过日辰（干支）判断爻的旺衰、生克、应期及空亡，月建决定爻的强弱，年、时干支辅助分析。实际应用中，干支五行与六亲关系直接影响卦象解读。现代六爻预测需将公历转换为农历及节气校正后的干支，以确保准确性。示例代码展示了如何用工具库实现农历与干支的转换及空亡计算。
2025-12-11 18:34:43
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原创 Java实现周易六爻自动排盘：根据卜卦结果推算世爻和应爻的位置
在六爻纳甲筮法中，世爻代表问卦者（主体），应爻代表对方或环境（客体）。八纯卦世爻在上爻；其他卦依宫变定世：一世至五世卦世爻依次在初至五爻，游魂卦在四爻，归魂卦在三爻。应爻与世爻相隔两位（如世在二，应在五）。世应关系反映主客强弱与互动：相生则吉，相克则凶，比和则同心。
2025-12-10 11:57:33
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原创 Java实现周易六爻自动排盘：根据卜卦结果推算六冲卦和六合卦
六冲卦指初四、二五、三上爻地支两两相冲，主冲突、散局、事速成或破败，利问病讼，不利婚合求财；六合卦则三对爻地支相合，主和谐、羁绊、事缓成，利婚姻合作，不利速决脱困。二者吉凶需结合用神旺衰、世应关系及日月动变综合判断，不可单凭卦象定论。六冲未必全凶，六合亦非皆吉，关键在用神是否得力。
2025-12-10 07:30:00
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原创 Java实现周易六爻自动排盘：根据卜卦结果推算六亲和六神
六爻预测中的装卦步骤包含"六亲"和"六神"两个核心环节。"六亲"通过卦宫五行与爻位地支的生克关系确定，包括父母、兄弟等五种关系。"六神"则根据占卜日干按固定顺序循环排布六爻。文章详细说明了六亲的五行生克判定规则和六神的日干对应口诀，并提供了Java代码实现示例，展示如何通过算法自动完成这两项装卦步骤。（149字）
2025-12-09 19:29:57
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原创 Java实现周易六爻自动排盘：根据卜卦的时间推算出天干地支
干支是中国传统纪年系统，由10天干（甲、乙、丙、丁、戊、己、庚、辛、壬、癸）和12地支（子、丑、寅、卯、辰、巳、午、未、申、酉、戌、亥）组成60种组合，循环用于纪年、月、日、时。本文详细介绍了干支的组合规则（60甲子循环）、实际应用（如2024年为甲辰年）及Java代码实现方法，包括基准锚点设置（1900年1月31日为庚子年）、天干地支索引计算等核心算法，为传统历法转换提供了编程解决方案。
2025-12-09 19:01:29
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原创 Java实现周易六爻自动排盘：根据卜卦结果推算卦宫、地支和五行
本文基于京房八宫卦系统，完整实现了六爻预测的三大基础算法：定卦宫、装地支和装五行。系统采用Java代码实现，通过二进制表示64卦象，将64卦划分为八宫并确定其五行属性。算法核心包括：1)根据卦象确定所属宫位；2)按照阴阳规则将地支纳入六爻；3)根据地支映射五行属性。实现过程拆解为上下卦分别处理，通过查表方式快速获取卦名、地支和五行信息。文末提供了关键常量定义和完整示例，为后续扩展六亲、世应等高级功能奠定基础。该算法框架准确还原了传统六爻纳甲法的核心计算逻辑。
2025-12-08 16:32:12
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原创 Java实现周易六爻自动排盘：从铜钱起卦到本卦解析的完整代码教程
本文介绍了基于Java实现的六爻排盘系统，模拟传统《易经》占卜过程。系统通过随机数生成六爻卦象，将十进制数转换为二进制表示，映射为四象（老阴、少阳、少阴、老阳），最终组合成六爻卦并查询对应的卦名。代码实现了从随机起卦到卦象解析的完整流程，包括内卦外卦识别和64卦查询功能，为数字化的易经占卜提供了技术实现方案。（150字）
2025-12-08 14:33:22
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原创 MaxKB4j — 基于 Java 的开源 RAG 知识库与 LLM 工作流平台
MaxKB4j 是一个基于 Java 的开源 RAG 知识库与 LLM 工作流平台，专为企业级智能问答系统设计。核心特性包括：开箱即用的知识库问答，支持多种文档格式上传和网页爬取；模型中立，可灵活对接本地私有模型和国内外主流大模型；提供可视化低代码工作流编排；支持 RESTful API 和前端嵌入组件快速集成。技术栈采用 Java 17 + Spring Boot 3，支持 PostgreSQL + pgvector 向量数据库和 MongoDB 全文检索。项目提供 Docker 快速部署方案，适用于智能
2025-12-02 20:39:30
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原创 MaxKB4j智能体平台V2版本 Docker Compose 快速部署教程
摘要： MaxKB4j是基于Java开发的LLM工作流与RAG开源平台，整合MaxKB和FastGPT优势，适用于智能客服、企业知识库等场景。V2版优化了工作流代码，提升性能与稳定性。部署需Docker环境，推荐配置随数据量递增。部署步骤：1）准备网络与Docker环境；2）下载docker-compose.yml；3）启动容器后通过8080端口访问（默认账号admin/tarzan@123456.）。支持OpenAI等模型接口，需确保网络连通性。开源地址：https://gitee.com/taisan/
2025-11-24 13:28:53
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原创 MongoDB 如何创建 Time Series Collections(时间序列集合）
摘要：MongoDB 5.0+ 推出的 Time Series Collections 专为时间序列数据优化，需通过 createCollection() 显式创建并指定 timeField（必需的时间戳字段）、可选的 metaField（元数据）和 granularity（时间粒度）。其底层采用列式存储，支持高效聚合但限制数据修改操作（6.3+版本有限支持）。创建后可通过 stats() 验证集合类型，与普通集合相比，它在存储效率、时间范围查询和自动TTL等方面具有优势，但不支持单条文档更新/删除。使用时
2025-11-06 17:44:35
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原创 MaxKB4j智能体平台 Docker Compose 快速部署教程
MaxKB4j是一款基于Java开发的LLM工作流和RAG开源平台，整合了MaxKB和FastGPT的优势。它支持智能客服、企业知识库等场景，采用MongoDB和PostgreSQL双数据库架构。部署需准备Docker环境，推荐配置根据数据量从4c8g到16c64g不等。安装步骤包括下载docker-compose.yml文件并启动容器，最后通过8080端口访问，默认管理员账号为admin/maxkb4j.。项目开源地址为https://gitee.com/taisan/MaxKB4j。
2025-09-04 10:53:31
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原创 Langchain4j如何实现Agents和Agentic AI?
《代理与代理式人工智能开发指南》摘要： 本文介绍了使用LangChain4j框架构建代理式AI系统的实验性功能。代理式系统通过协调多个AI服务完成复杂任务，主要分为工作流和纯代理两类模式。文章详细展示了如何通过@Agent注解定义代理接口，并利用AgenticScope实现代理间数据共享。重点讲解了顺序工作流的构建方法，通过CreativeWriter、AudienceEditor和StyleEditor三个代理的串联示例，演示了如何将前一个代理的输出作为下一个代理的输入。最后介绍了通过UntypedAge
2025-08-29 09:26:01
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原创 基于 Easy Rules 的电商订单智能决策系统：构建可扩展的业务规则引擎实践
本文通过一个完整的电商订单处理案例，深入探讨了如何利用轻量级 Java 规则引擎 Easy Rules 实现复杂业务逻辑的解耦与自动化决策。文章首先介绍了 Easy Rules 的核心概念与优势，随后构建了一个包含免运费、促销折扣、VIP 优惠及高价值订单审核等多维度规则的实战场景。通过定义清晰的事实（Facts）与带优先级的规则（Rules），展示了规则的模块化设计、条件判断与动作执行机制。该方案不仅提升了业务逻辑的可维护性和可读性，还为未来规则的动态扩展提供了坚实基础，是中小型系统实现灵活业务决策的理想
2025-08-12 10:11:07
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原创 Spring Boot 整合 Nacos 实战教程：服务注册发现与配置中心详解
本文详细讲解如何在 Spring Boot 项目中整合 Nacos，实现服务注册发现与配置中心功能。涵盖环境搭建、服务注册、配置管理、多环境支持、命名空间隔离、集群部署等核心知识点，适合微服务开发者快速上手 Spring Boot 与 Nacos 的集成应用，提升系统可维护性与动态配置能力，助力构建云原生微服务架构。关键词：Spring Boot 整合 Nacos、Nacos 配置中心、服务注册发现、微服务实战。
2025-07-16 18:05:12
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原创 Chainlit + Google Maps 实战：左侧对话、右侧实时地图的交互式 AI 画布教程
本文介绍了如何使用Chainlit框架实现一个交互式地图应用。左侧为对话框，右侧为画布，当用户提问位置相关信息时，AI会调用地图工具获取坐标并实时在右侧展示。教程包含创建项目文件夹、编写app.py代码，主要功能包括：初始化地图、处理用户消息、调用Claude AI模型、移动地图工具等。代码解读详细说明了各模块功能，如异步API调用、系统提示设置、工具函数定义等，最终实现通过自然语言指令控制地图位置展示的交互效果。
2025-07-14 13:43:26
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原创 打造轻量级镜像：Dockerfile 全面解析与多阶段构建指南
Dockerfile编写完整指南摘要：Dockerfile是构建Docker镜像的核心文件，包含一系列定义镜像构建流程的指令。本文详细介绍了Dockerfile的基本结构、常用指令（FROM、RUN、COPY等）及其作用，并通过Python、Node.js、Go等具体示例说明编写方法。重点阐述了最佳实践，包括使用轻量镜像、合理利用缓存、多阶段构建、安全优化等技巧，同时提供了镜像构建调试方法和推荐工具（如Hadolint）。该指南适合各层次开发者系统学习如何编写高效、安全的Dockerfile。（149字）
2025-07-14 08:25:16
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原创 LangChain4j 的 Guardrails 功能详解：实现 LLM 输入输出的有效管控
本文深入解读 LangChain4j 的 Guardrails 机制。Guardrails 能验证大型语言模型（LLM）的输入输出，确保其符合预期，如验证输入是否合规、防止提示注入攻击、确保输出格式正确、与业务规则一致等。它包括输入和输出 Guardrails，输入 Guardrails 在调用 LLM 前验证，失败则阻止调用；输出 Guardrails 在 LLM 生成输出后执行，可实现重试、重新提示等操作。通过遵循单一职责原则，将多个 Guardrails 组合使用，可有效管控 LLM 的输入输出，提升
2025-07-07 10:16:58
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原创 《深入解析：LDAP、CAS、OAuth2与OIDC认证协议的核心功能、原理及应用场景》
本文全面深入地探讨了LDAP、CAS、OAuth2和OpenID Connect（OIDC）四种主流认证协议。文章详细剖析了各协议的核心功能、工作原理、特点及典型应用场景，对比了它们在身份认证与授权方面的异同，并给出了选择建议。无论是企业内部用户管理、单点登录（SSO）实现，还是第三方应用授权及现代Web应用身份认证，本文都能为您提供清晰的指导，帮助您根据实际需求选择合适的认证解决方案。
2025-07-07 09:42:17
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原创 Linux系统Docker和Docker-compose离线安装教程（兼容麒麟信安国产系统）
本文介绍了Docker及Docker Compose的离线安装方法。Docker安装步骤包括下载二进制文件、上传服务器、解压安装、拷贝命令到系统目录、启动守护进程及验证安装。还提供了将Docker注册为系统服务的配置方法。Docker Compose安装类似，包括下载预编译二进制文件、上传服务器、移动到系统目录并授权。两种安装最后都可通过版本查询命令验证安装是否成功。该方法适用于无网络环境的服务器部署，提供了完整的离线安装解决方案。
2025-06-06 15:45:06
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原创 java 实现excel文件转pdf | 无水印 | 无限制
目录文章目录前言1.项目远程仓库配置2.pom文件引入相关依赖3.代码破解 二、Excel转PDF1.代码实现2.Aspose.License.xml 授权文件总结 java处理excel转pdf一直没找到什么好用的免费jar包工具，自己手写的难度，恐怕高级程序员花费一年的事件，也不能做出来非常好用，再说谁会不赚钱，花费一年事件去研究java如何实现excel转pdf的，于是我找到了Aspose公司出的aspose-cells的java的jar包来实现。之前写过一篇《java关键代码实现excel转pd
2025-06-06 08:42:23
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原创 使用Chainlit接入通义千问快速实现一个本地文档知识问答机器人
使用Chainlit接入通义千问快速实现构建一个聊天机器人 文档问答QA 应用。
2025-06-06 08:41:23
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原创 仅用十几行代码实现 OpenManus，Spring AI Alibaba Graph 快速预览
Spring AI Alibaba Graph 即将发布正式版本，为开发者提供灵活的工作流和多智能体开发能力。本文通过三个示例展示其核心功能：1）基于工作流编排的客户评价处理系统，实现自动分类和解决方案；2）基于ReAct Agent的天气预报查询系统，通过Agent-Tool循环处理用户请求；3）基于Supervisor多智能体的OpenManus实现，相比原版本减少80%代码量。该系统包含Planning、Supervisor和Executor三个核心Agent协作完成任务，大幅简化了复杂智能体系统的开
2025-05-29 16:33:30
1047
原创 解决各个系统报错TDengine:no taos in java.library.path问题
本文提供了不同操作系统下安装配置TDengine客户端的解决方案：Windows系统需安装匹配版本客户端或将taos.dll复制到系统目录；Linux/MacOS需安装对应客户端并建立软链接；Docker环境下需将客户端库文件打包进镜像并建立链接。文中包含详细的Dockerfile配置示例，以及常用TDengine命令，如用户管理、数据库操作等。重点强调客户端版本必须与服务端完全一致，确保系统兼容性。
2025-05-29 15:43:47
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原创 Spring AI 智能体代理模式（Agent Agentic Patterns）
摘要：《构建高效代理》研究报告提出了利用大语言模型(LLM)构建智能系统的五种核心模式。工作流模式(链式/并行化/路由)适合确定性任务，提供可预测性；代理模式(协调者-执行者/评估者-优化者)则适用于需要动态决策的场景。Spring AI实现表明，简单架构往往比复杂框架更有效，开发者应根据任务特性选择合适模式——工作流保证可靠性，代理提供灵活性。该研究为企业级AI应用提供了兼顾效率与可控性的架构指南。
2025-05-26 09:59:08
1608
原创 Java开发基于Spring AI Alibaba玩转MCP：从发布、调用到 Claude 集成
本文介绍了模型上下文协议(MCP)及其在Spring AI中的应用。MCP是Anthropic公司推出的标准化AI工具对接协议，通过搭建AI与各类工具间的桥梁，简化开发流程。文章首先演示了如何在Claude Desktop中集成GitHub MCP服务，随后详细解析了MCP架构，包括客户端(如Claude、Spring AI应用)和服务端(连接数据源)的协作机制。重点讲解了Spring AI MCP的两种服务实现方式：基于stdio的轻量级本地服务和基于SSE的远程服务，并提供了天气服务示例代码，展示如何通
2025-05-26 09:42:57
1385
原创 Spring AI 源码解析：Tool Calling链路调用流程及示例
文章摘要： Tool工具系统通过API集成扩展了AI模型的功能，主要用于信息检索和执行特定操作（如发送邮件、触发工作流等）。其核心流程包括：定义工具参数→模型调用工具→应用程序执行→结果反馈→生成最终响应。系统采用注解式开发，通过@Tool标注方法定义工具属性，ToolDefinition接口规范工具名称、描述和输入模式。实践代码基于Spring-AI项目最新源码，演示了工具调用的完整链路，包括DefaultChatClient的多工具注册方式和参数校验机制。
2025-05-24 21:48:48
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原创 Java 版 Manus 实现来了，Spring AI Alibaba 发布开源 OpenManus 实现
摘要：Spring AI Alibaba推出OpenManus多智能体框架，支持Java开发者构建AI应用。该框架通过Planning Agent分解任务，多个Manus Agent协作执行，最终由Summary Agent汇总，实现复杂任务处理。演示案例包括股价查询、旅行规划、文档翻译等功能。当前版本存在流程编排复杂、工具覆盖有限等问题，未来计划推出强化版OpenManus和可视化评估平台，代码量预计减少70%以上，并接入更成熟的MCP工具提升性能。 （149字）
2025-05-24 21:19:40
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原创 构建智能 Web Search 应用：使用 Spring AI Alibaba 构建大模型联网搜索应用
本文介绍了如何使用 Spring AI Alibaba 构建大模型联网搜索应用，结合模块化 RAG（Retrieval-Augmented Generation）架构和信息检索服务（IQS）来增强大模型的能力。Spring AI 的模块化 RAG 架构分为四个主要步骤：Pre-Retrieval、Retrieval、Post-Retrieval 和生成。Pre-Retrieval 阶段通过查询增强、改写和扩展来优化用户输入；Retrieval 阶段从多种数据源中检索相关文档；Post-Retrieval 阶
2025-05-23 10:22:02
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原创 使用 Ollama 本地模型与 Spring AI Alibaba 的强强结合，打造下一代 RAG 应用
本文介绍了如何搭建一个基于RAG（Retrieval-Augmented Generation）架构的应用。核心组件包括Spring AI、Ollama、Spring AI Alibaba和Elasticsearch，分别用于AI开发、本地大模型运行、大模型应用构建和向量数据存储。模型选型包括用于文本向量化的nomic-embed-text和生成答案的deepseek-r1:8b。环境准备部分详细说明了如何通过Docker Compose启动Ollama和Elasticsearch服务，并下载所需模型。项目
2025-05-23 10:05:18
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原创 支持40+插件，Spring Ai Alibaba 让智能体私域数据集成更简单
在AI智能体开发中，RAG（Retrieval-Augmented Generation）和Tool Calling是两种关键模式。RAG通过结合检索技术和生成模型，使智能体能够实时从外部数据源获取信息，增强其知识深度和推理能力，适用于复杂任务。Tool Calling则允许智能体调用外部工具，如天气预报、地图导航等，扩展其应用范围，提升任务执行效率。目前，开源社区已集成超过20种RAG数据源和20多种工具调用接口，涵盖PDF文件、语雀、飞书、云OSS、网页爬虫等数据源，以及天气预报、地图导航、钉钉、金融数
2025-05-22 09:38:15
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原创 手把手教你使用 Spring AI 开发 AI 智能体调用 DeepSeek 本地模型
今年春节期间，开源大模型领域迎来了一系列重要更新，DeepSeek和Qwen等“国货之光”发布了多个新版本，性能对标OpenAI的收费服务。DeepSeek R1在数学、代码和自然语言推理任务上表现出色，Qwen2.5系列则在长上下文任务和多模态理解上超越GPT-4o。开源大模型不再仅仅是追随者，而是开始主导AI发展方向。本文详细介绍了如何在本地部署DeepSeek模型，并通过Spring AI Alibaba开发应用，调用大模型能力。本地部署的优势在于免除算力和Token调用费用，同时确保敏感数据不离开本
2025-05-22 09:23:59
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原创 Spring AI 智能体通过 MCP 集成本地文件数据
模型上下文协议（MCP）是一个开放协议，旨在规范应用程序如何向大型语言模型（LLM）提供上下文，并统一集成方式。Spring AI MCP 为 MCP 提供了 Java 和 Spring 框架的集成，支持同步和异步通信模式，使 Spring AI 应用程序能够通过标准化接口与不同数据源和工具交互。通过一个示例，展示了如何使用 MCP 将 Spring AI 与本地文件系统集成，构建智能体应用。示例中，Spring AI 通过 McpFunctionCallback 将函数调用委托给 MCP，实现与本地文件系
2025-05-21 10:36:52
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原创 阿里云开源 Spring AI Alibaba，加码 Java AI 生态建设
Spring AI Alibaba 是一个专为 Spring 和 Java 开发者设计的智能体开发框架，旨在简化生成式 AI 应用的开发。随着生成式 AI 和大模型的快速发展，开发者需要更便捷的工具来接入 AI 能力。Spring AI Alibaba 基于 Spring AI 框架，并与阿里云通义系列大模型深度集成，提供了从模型接入到应用部署的全套解决方案。该框架抽象了 AI 应用的通用开发范式，如对话模型接入、提示词模板、函数调用等，并支持多模态输入输出。此外，Spring AI Alibaba 还提供
2025-05-21 10:26:29
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原创 Windows系统部署MongoDB数据库图文教程
本文详细介绍了在Windows服务器上部署MongoDB数据库的过程，覆盖了从下载、安装到配置用户密码访问的完整步骤。首先，用户需从MongoDB官网下载适合的Windows版本。安装过程中，建议选择自定义安装以便指定安装路径，并配置服务名称以便区分多个MongoDB实例。安装完成后，默认情况下MongoDB是无用户鉴权状态。接着，通过MongoDB的bin文件夹中的mongod.exe启动mongo命令窗口，执行命令创建管理员用户并设置密码。最后，通过修改mongod.cfg配置文件开启权限验证，并在Wi
2025-05-17 21:16:18
953
java实现opc ua连接及操作的代码工具包Demo
2023-07-05
文本编辑神器 notepad++ 8.4.4 苹果macosx安装包和windows安装包
2023-08-08
Docker-compose 教程全集 PDF 53页
2023-07-07
KEPServerEX是一款先进的通用数据采集器，它允许您从不同类型的设备（例如PLC，传感器，仪表和电子设备）中采集数据
2023-06-20
GPS工具箱exe 文件，实现不同坐标系之间的坐标转换，包括空间坐标，大地坐标，投影坐标在不同坐标系之间的转换
2023-05-10
精品毕设 java ssm 毕业生就业信息管理系统 源码和文档
2023-03-16
精品毕业设计 java ssm框架 高效人事管理系统 源码
2023-03-16
微信在线对话生成器 html5 源码
2023-02-13
Nginx可视化配置软件 Nginx-GUI-For-Windows-x64-v1.6.zip
2023-02-07
dbInstallTool 用java swging 编写的postgres初始化sql 小工具
2023-01-17
java swing 曹操过华容道益智小游戏源码和图片素材
2023-01-08
maxkb4j java智能体开发平台前端v1版本源码
2025-09-24
基于阿里通义前问使用dashscope 实现的构建具备自动规划能力的 Multi Agent 系统demo
2025-05-16
alibaba/Sentinel 版本1.8.8 部署包
2025-04-03
阿里巴巴开源的一款动态服务发现、配置管理和服务管理平台nacos-server-2.5.0
2025-02-27
2024最新婚恋相亲系统源码 红娘金媒10.3 PC+小程序+公众号 接入三端
2024-11-20
泰山导航项目常用网址数据和数据备份
2024-11-03
chatTTS语音合成模型和配置文件实时真人语音
2024-07-21
使用国内阿里云modelscope镜像 部署bge-reranker-base模型的兼容openAI接口的web程序
2024-05-28
软件开发公司代码安全开发规范-v1.0.docx
2024-05-29
使用winsper语音识别开源模型封装成openai chatgpt兼容接口
2024-05-11
将postgres 表结构和数据转换到sqllite数据库中的工具类源码
2024-03-16
odoo17 python源码
2024-02-29
大模型回答格式化输出，有啥好办法控制吗
2024-08-12
阿里的paraformer-realtime-v2和whisper哪个效果好？
2024-07-22
如何打造一个高质量的AI应用？
2024-07-22
获取两个布尔值的结果，那种方式好？
2023-10-07
通过cdn方式 html 引入vue 模板，页面渲染不出来，
2022-10-09
java代码中有有两个方法，方法体的代码一样，入参类型不一样，该如何解藕？
2022-07-16
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