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AI 推理服务的架构设计,核心是在延迟、吞吐、成本之间找到业务最优解。优先级调度解决请求差异化问题,模型生命周期管理解决多模型共存问题,自动伸缩解决资源利用率问题。落地时需要关注三个关键点:冷启动延迟必须通过预热或常驻热备来消除;防饥饿机制是优先级调度的必要补充;自动伸缩应结合预测性扩容,而非纯被动响应。架构没有银弹,只有持续迭代和精细化运营。
数据库工具赛道正在经历一场由大语言模型(LLM)驱动的智能化变革。SQLark 作为达梦数据推出的信创数据库开发管理工具,在 V3.5 版本中正式上线"小百灵 AI 助手",率先集成 Qwen3-32B、DeepSeek-32B 两大模型,并在 V3.6 版本接入 Qwen3-235B 旗舰模型,实现了代码解释、报错分析、代码生成、SQL 优化、达梦知识检索、自然语言转 SQL 六大能力的全链路覆
在让LLM回答问题之前,先从你的私有知识库中找到相关的信息,然后把问题和信息一起交给LLM来回答。RAG = 检索(Retrieval) + 增强(Augmented) + 生成(Generation)从学术角度看,RAG通过将生成过程与可验证的最新证据紧密耦合,直接解决了大模型的幻觉问题。RAG不仅能让LLM回答训练数据中不存在的新问题,还能为生成的答案提供来源引用,大幅提升了可信度和可审计性。
这三大坑,是我最近高强度实战走过的路。坦白讲,AI 看似降低了开发门槛,但当你用它去干真正贴近核心业务、极其复杂的定制化工作时,你会发现沟通成本、调试成本和算力成本,并不比你直接找个软件开发外包便宜。走到这一步,很多同学会觉得“AI 不过如此”,转而退回去用那些更简单的日常工具。但我必须提醒你:这往往是拉开差距的最后一道坎。外包交付的只是冷冰冰的代码,而你用 AI 亲自踩坑、死磕出来的,是一套真正
本文针对程序员从传统开发转向AI开发时常见的5个认知误区进行了深入剖析,包括将AI等同于调API、忽视工程能力、低估数据问题复杂性、轻视模型落地难度以及期望速成等。文章强调AI开发不仅需要算法知识,更需要强大的工程能力和对业务场景的深刻理解,并建议转AI者应将学习周期规划为长期积累,通过实战经验提升技能。你写了五年后端,调得一手好SQL,代码质量从不让人操心。决定转AI开发那天,你信心满满——算法
摘要:14个国产大模型响应速度实测显示,腾讯混元A13B以460ms均速夺冠,通义千问qwen-turbo(530ms)和智谱glm-4-plus(670ms)分列二三位,Kimi-k2.5因输出量最大(100token)耗时最长(4s)。测试通过统一网关发起"50字自我介绍"请求,发现不同模型输出token数差异显著(15-100个),需结合生成内容量评估性能。建议实时场景选
作者分享了从8年Java后端经验跨界到AI应用开发的经历和心得。文章指出,当前AI应用开发门槛提高,单纯会调API已不足够,需要具备后端工程能力和AI落地能力。建议后端开发者不要盲目转行,需掌握RAG、Agent、Prompt等工程知识,并强调持续学习和产品思维的重要性。文章还提出了转型五阶段学习路线,并给出备战建议,最后鼓励后端开发者抓住AI风口,实现职业突破。
RAG = 检索相关资料 + 基于资料生成回答它解决的核心问题是:大模型不一定知道最新、私有、细节化的业务知识。但知识库知道。所以先让系统从知识库里检索相关资料,再把资料交给大模型组织答案。文档切分向量化建索引问题召回候选重排上下文拼接生成回答效果评估如果基础链路已经不够用,再考虑 Hybrid RAG、Multi-hop RAG、GraphRAG、Agentic RAG 这些增强形态。Hybri
对于单打独斗的独立开发者来说,提效的核心从来不是找到 “最强的 AI”,而是搭建一套连贯、顺畅、能发挥不同工具优势的工作流。很多时候我们效率低,不是技术不够好,而是被大量无意义的复制粘贴、工具切换、重复沟通消耗了精力。mfate这类聚合工具的核心价值,从来不是替代开发者写代码,而是通过打通多模型的上下文,把零散的 AI 能力整合到同一条工作流里,让你不用再在多个工具之间反复横跳,把精力集中在核心的
最近 A2A 协议的热度起来了,面试里被问到的频率也高了——快手 Agent 开发一面就出了这道题。A2A 和 MCP 经常被放在一起讨论,但把 A2A 当成 MCP 的竞品是最常见的翻车。两者的定位完全不同:MCP 是 Agent 向下连工具和数据,A2A 是多个 Agent 之间互相通信协作。一个纵向连接,一个横向编排。先看一段典型的面试翻车现场:👔面试官:说说什么是 A2A 协议,它和 M
本文介绍了微服务架构下分布式链路追踪的必要性,以及CAT链路追踪工具的原理与实践。文章首先通过订单超时案例说明微服务排查痛点,对比单体与微服务架构的调试差异;接着详细解析Trace、Span、SpanContext等核心概念;然后对比主流链路追踪工具(Zipkin、Jaeger、SkyWalking、CAT)的特点与适用场景;最后剖析CAT的系统架构与核心组件。CAT作为美团开源的链路追踪工具,具
SpringBoot+Vue Web足球青训俱乐部管理后台系统平台完整项目源码+SQL脚本+接口文档【Java Web毕设】,拿走直接用(附源码,数据库,视频,可提供说明文档(通过*AIGC*)*技术包括:MySQL、VueJS、ElementUI、(Python或者Java或者.NET)等等*功能如图所示。可以滴我获取详细的视频介绍
ThreadLocal 的 key 是弱引用,当 ThreadLocal 对象被回收后,key 变为 null,但 value 是强引用,不会被回收。线程的 run 方法中如果抛出未捕获的运行时异常,线程会直接终止,且默认不会打印任何日志,上层代码也感知不到,最终表现为 “业务莫名不执行了”,排查非常困难。死锁是多线程中最经典的问题,当两个线程互相持有对方需要的锁,且都不释放时,就会造成程序永久阻
直接拿走,意外获得200多套代码,需要的滴我Java SpringBoot+Vue3+MyBatis 桂林旅游景点导游平台系统源码|前后端分离+MySQL数据库(可提供说明文档(通过*AIGC*)
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基于SpringBoot+Vue的个人理财系统管理系统设计与实现【Java+MySQL+MyBatis完整源码】,拿走直接用(附源码,数据库,视频,可提供说明文档(通过*AIGC*)*技术包括:MySQL、VueJS、ElementUI、(Python或者Java或者.NET)等等*功能如图所示。可以滴我获取详细的视频介绍
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2026年,AI大模型早已褪去实验室小众技术的光环,彻底渗透互联网、企业服务、传统产业各大领域,成为的黄金赛道。如今打开CSDN技术社区、行业交流群,大模型RAG、AI Agent、模型微调、私有化部署等话题热度持续霸榜。结合2026年最新招聘数据来看,AI大模型赛道人才缺口激增超40%,岗位量同比暴涨8倍,其中AI Agent、多模态应用开发岗位涨幅高达418%。
摘要:面向中小学的人工智能教学平台采用Java+SpringBoot后端与Vue前端技术架构,集成MySQL数据库,支持B/S跨平台访问。平台包含管理员、教师、家长、学生四类用户,提供学习资讯查询等核心功能,通过动态交互界面提升教学体验。该平台旨在推进AI教育普及,解决师资短缺问题,培养未来科技人才,促进教育公平与现代化发展。(98字)
很多人第一次用 Agent,会有一个疑问:明明底层模型差不多,为什么有的 Agent 像实习生,只会聊天;有的 Agent 却像资深同事,能查资料、写代码、跑测试、改文件、做汇报,甚至把任务推进到交付?
企业AI平台向量空间JBoltAI发布V4.5版本,标志着AI从问答助手向执行任务的智能体转型。该版本核心升级包括:1)智能体中心实现任务全流程管理,支持多智能体协同执行;2)Skill体系将企业经验沉淀为可复用能力资产;3)增强文档解析能力,特别是PDF表格处理。平台正从"AI开发工具"向"企业智能体操作系统"演进,推动AI从"会说话"
做AI产品经理快4年,最后悔的一件事:没人告诉我这些信息。刚入行那会儿特别离谱。每天刷论文到凌晨两点,收藏夹存了几百篇AI干货。结果需求不会拆,模型不会评,落地推不动。看到别人发版,以为是自己不够努力。
叠甲:以下内容基于我们是一个 AI 应用初创公司,可能与大厂需求不一致,同时也有我很多的个人 opinion。我与几位同事都会筛选简历,以下内容仅代表我个人观点,与其他同事、公司的标准无关,即 —— 我希望与什么样的人共事
摘要: 数字孪生技术长期面临“可视化≠决策”的困境。向量空间JBoltAI提出“认知数字孪生”三阶段演进路径:从展示(可视化)、分析(归因)到认知(预测与决策),突破传统依赖人工的局限。其核心在于构建五层架构(业务本体、知识图谱、企业Skill、规则流程、认知智能体),通过融合关系网络与业务逻辑,使AI不仅能“看见”更能“理解”企业运作。区别于普通Agent,认知智能体具备推理与决策能力,推动企业
摘要: 益讯智能中台V1.6.1正式发布,专注传统企业AI Agent落地,支持私有化部署与业务深度集成。核心升级包括智能体自学习、企业级数据安全、多场景模板及全链路流程打通,已成功应用于制造、零售、电商等领域,显著提升效率与协同能力。团队基于开源技术积累自主研发,未来将扩展行业方案并开放合作。目标助力企业低成本实现数字化转型,推动AI技术普惠化。 关键词: 益讯智能中台、AI Agent、企业数
企业AI应用正从知识管理迈向认知管理阶段。向量空间JBoltAI推出的V4.5.0版本提出"业务本体+知识图谱+企业Skill"的认知管理框架:通过业务本体定义企业核心对象,知识图谱构建关系网络,将企业经验沉淀为可复用的Skill模块,形成认知智能体的核心能力。产品升级重点提升文档解析质量,支持表格合并等复杂格式处理,并强化SDK功能以降低Java团队接入门槛。该方案旨在帮助企
本文介绍了如何通过构建Harness工程化框架,解决主播Agent在高风险直播场景中的可用、可控和可演化问题。文章从Harness的六元组定义出发,详细阐述了主播Agent的Harness分层结构,以及在实际应用中如何通过上下文工程、工具调用约束、生命周期Hook、沙箱执行防护、五层安全防护体系、异常处理与降级策略、LLM驱动的PlanEngine和评测体系等手段,确保Agent的稳定运行。此外,
专栏:《从CRUD到AI工程师的完整跃迁路径》 第1篇/共90篇:《Lambda表达式彻底理解:不只是语法糖》——我们会深入拆解Lambda的底层实现(invokedynamic指令)、对比性能差异,以及函数式接口在业务代码里的20种实战写法。2015年,在一家公司任职,组里有个小伙子问我:"梁哥,项目还在跑JDK 6,外面的世界都JDK 8了,我们什么时候升级?我说快了。然后拖到了2017年。很
它的本质是一个 schema,告诉 Redis:"这些文档里有 experienceLevel、industry、position 字段,过滤时靠它们。搜了一圈,发现社区里确实有人吐槽 Spring AI 的 FilterExpression 不好用,说底层实现有问题。问题来了——不同行业、不同岗位、不同经验级别的简历,优化侧重点完全不同。然后 metadata 过滤完美运行——按行业过滤没问题、
这篇文章是一份全面的Java面试指南,涵盖了Java基础、JVM、多线程、MySQL和SpringBoot等核心知识点。文章从面向对象编程的基本概念(如封装、继承、多态)讲起,详细解释了Java内存模型、垃圾回收机制、线程安全、数据库事务与优化策略,以及SpringBoot的自动配置原理和常用注解。此外,还提供了常见问题的解答,如HashMap与HashTable的区别、深拷贝与浅拷贝、事务隔离级
如果说程序员已经是高薪职业,那么干AI的程序员,就是高薪中的高薪。学AI大模型,就是冲刺高薪的最优解!零基础小白不知道从哪入门?有基础的程序员找不到系统学习路径?实战项目练手无门?面试不知道考什么?别慌!今天就给大家整理了一份【2026年最新版】AI大模型免费学习资源包,覆盖从入门到实战、从理论到面试、从基础到进阶的全流程,所有资料均已整理归档,无冗余、无套路,免费分享给每一位想抓住AI风口的程序
本文介绍了ImmuCellAImouse软件包的安装与使用流程。首先通过data()函数查看内置数据集并加载示例数据,演示了如何读取基因表达数据并进行log2转化处理。随后详细说明了ImmuCellAI_mouse()函数的核心参数设置(数据类型、分组标记等),展示了运行过程中ssGSEA算法计算免疫细胞丰度的过程。最后通过pheatmap可视化结果,并导出分组信息和细胞丰度数据。文章提供了完整的
Docker 容器的网络配置看似简单—— 默认就能联网,但一旦涉及多容器通信、跨主机访问、网络隔离等需求,就会遇到各种问题:容器间通过 IP 互访但 IP 每次重建都会变化、容器无法访问宿主机的服务、DNS 解析在自定义网络中失效、端口映射与防火墙规则冲突。这些问题的根源是对 Docker 网络模型的底层机制理解不足。Docker 网络的核心抽象是 Network Namespace——每个容器拥
原子操作(Atomic Operation)是一种不可被线程调度打断的操作——要么全部执行,要么完全不执行,不存在"执行了一半"的中间态。架构原子指令用途x86-64CMPXCHG(比较并交换)CAS 核心x86-64XADD(交换并加)原子加ARM64LDXR/STXR(独占加载/存储)CAS 变体总线锁(Bus Lock)LOCK#信号独占总线,其他核全部阻塞。开销极大,现在已很少用。缓存锁(
这篇面向计算机专业学生、应届生和转专业学习者,但不会把“计算机专业就业:大模型时代学生该怎么准备:写进简历前要补的工程证据”写成概念清单。我会按学生友好的路线规划的思路,把它放到真实开发、学习路线和求职准备里看,顺便讲几个容易忽略的取舍。这次我会从“从团队落地角度切入,重点写协作、日志和可维护性”展开,换一组场景和例子来讲。回到“计算机专业就业:大模型时代学生该怎么准备:写进简历前要补的工程证据”
本文介绍了开源轻量级指标管理系统 sqldm(SQL-Driven Metrics),旨在解决数仓成熟后业务指标分散、口径混乱等问题。该系统通过集中管理指标元数据和SQL模板,提供审批流程控制和统一API服务,降低维护成本。采用Java 21 + Spring Boot 3.2技术栈,支持PostgreSQL数据库和容器化部署,包含角色权限体系、指标元数据模型和审批流程等核心功能。项目已开源,提供
在AI时代,学习重心应从记忆转向培养流体智能。文章提出“道法器”框架:明确学习方向(侧重具身认知与全局逻辑),采用定制化与项目化学习方式,善用AI工具(对话式与代码编辑器形态),并结合Obsidian和NotebookLM等工具构建知识体系,实现高效学习与协作。
摘要: 当前AI领域涌现大量名为"Agent"的项目,但并非所有都符合真正Agent的标准。核心判据在于:Agent需具备目标驱动、环境交互和闭环反馈能力,能自主决策并持续执行直至任务完成。文章将Agent划分为5个成熟度等级(L0-L4),指出仅有L3及以上(如ReAct框架)才算真正Agent,并强调关键特征:真实工具调用、结构化观察反馈、终止条件及安全防护。最后提出&qu
认清聊天机器人与 AI 智能体的本质区别,看懂 AI 从问答到执行的进化逻辑,再结合企业现状选择适配的方案,才能让 AI 技术真正落地生根,转化为实实在在的生产力。向量空间 JBoltAI 深耕 Java 生态企业 AI 开发多年,依托成熟的开发框架、完整的 AIGS 解决方案以及分层级的 AI 能力体系,帮助众多传统企业完成了从 "AI 问答" 到 "AI 执行" 的跨越,让 AI 真正融入日常
数据质量与系统集成能力,直接决定 AI 智能体、AI 技能能否在企业真实环境中稳定运行。向量空间 JBoltAI 的数据与工具支撑层分为文档解析引擎内置 Agent 工具体系文件上传与存储适配三大板块,全方位适配企业现有数据形态、业务系统与部署环境。综合来看,向量空间 JBoltAI 以核心基座、能力资产层、数据与工具支撑层为骨架,搭建了一套层次清晰、能力全面、贴合 Java 企业生态的 AI 智
企业数字化的浪潮从未停下脚步,从纸质办公到线上系统,从数据记录到智能执行,每一次技术范式的变革,都会催生新的行业格局。当下,AI 问答的初级阶段已然落幕,AI 执行、AI 智能体、数字员工正在成为行业主流趋势,从单一 AI 应用平台升级为全域企业智能体平台,也是技术发展的必然选择。向量空间 JBoltAI 始终立足企业真实业务场景,依托成熟的 Java 技术框架、完善的 AIGS 解决方案、分层化
虚拟线程不是银弹,但在IO密集型场景确实能简化并发模型。不用调参。环境要求完整代码:以上可直接运行。