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AI應(yīng)用開發(fā)之MCP 三種通信機(jī)制與選型實(shí)踐：Stdio、SSE、Streamable HTTP學(xué)習(xí)1. MCP 是什么（先一句話） MCP（Model Context Protocol） 可以理解成大模型連接外部能力的“統(tǒng)一協(xié)議層”。它讓模型...
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Java 轉(zhuǎn) AI 應(yīng)用開發(fā)之RAG深入使用與優(yōu)化策略落地整理
RAG 檢索增強(qiáng)生成實(shí)戰(zhàn)筆記（企業(yè)落地版） 面向 Java / Spring 團(tuán)隊(duì)的技術(shù)分享稿：從原理到架構(gòu)、從 Demo 到生產(chǎn)優(yōu)化，覆蓋你關(guān)...
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AI應(yīng)用開發(fā)LangGraph改造-寶媽AI視頻平臺之Spring AI Alibaba GraphSpring AI Alibaba Graph + DDD 改造實(shí)戰(zhàn)：把串行 Skill 鏈升級為可恢復(fù)、可回放、可治理的 Agent 工作流 ...
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AI應(yīng)用開發(fā)學(xué)習(xí)之工具提效--Cusor-MCP、Rules、Skills 與 Agent Window 一次講透
作為深度依賴以及使用Cusor一年多的資深開發(fā)者，我希望能夠匯總一些我使用Cusor這么久總結(jié)的經(jīng)驗(yàn)，方便團(tuán)隊(duì)可以快速接入Cusor提供的工具或...
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AI應(yīng)用開發(fā)學(xué)習(xí)-設(shè)計(jì)多智能體（Multi-Agent）架構(gòu)的工程與實(shí)踐總結(jié)1. 為什么「單體智能」常常不夠用 復(fù)雜任務(wù)往往同時(shí)具備：信息量大、步驟多、容錯(cuò)低、需要交叉驗(yàn)證。單體 Agent 在單一上下文里「既規(guī)劃又執(zhí)行...
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AI應(yīng)用開發(fā)學(xué)習(xí)Milvus學(xué)習(xí)--Embedding實(shí)踐Milvus 檢索1. 向量是什么？（我當(dāng)初怎么跟自己對齊的） 向量在我眼里就是一排有序浮點(diǎn)數(shù)，[1,2,3]、[0.1,0.5,-0.2] 都算。二維里可以想成...
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Java 轉(zhuǎn) AI 應(yīng)用開發(fā)之對話記憶實(shí)踐
很多人把「答非所問」全怪 prompt，其實(shí)第二常見的原因是：接口一直在做單輪調(diào)用——默認(rèn) ChatClient 不替你維護(hù)會話棧，每一輪都是「...
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Java 轉(zhuǎn) AI 應(yīng)用開發(fā)之區(qū)分Spring AI 中 ChatClient 與 ChatModel
本文定位：面向具備多年 Java / Spring 經(jīng)驗(yàn)、正在向 AI 應(yīng)用開發(fā) 延伸的高級工程師。核心命題：ChatModel 是「協(xié)議層 /...
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Java 轉(zhuǎn) AI 應(yīng)用開發(fā)之提示詞工程與 RAG 設(shè)計(jì)思考
讀者角色：已有多年 Spring / 微服務(wù) / 領(lǐng)域建模經(jīng)驗(yàn)，希望系統(tǒng)地把「大模型能力」接進(jìn)真實(shí)業(yè)務(wù)，而不是停留在調(diào)用 HTTP API 的層...