這篇是我的學(xué)習(xí)提示詞的復(fù)盤筆記。我把“提示詞學(xué)習(xí) -> 優(yōu)化 -> 評測 -> 工程化落地”串成一條可執(zhí)行鏈路，目標(biāo)是：在 Java 技術(shù)棧里把答疑機器人做得更穩(wěn)、更可控。 ...
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ACP大模型應(yīng)用開發(fā)工程師-提示詞工程實戰(zhàn)復(fù)盤 -
ACP大模型應(yīng)用開發(fā)工程師-通過構(gòu)建RAG應(yīng)用程序
我是一名從 Java 后端轉(zhuǎn)型 AI 應(yīng)用開發(fā)的工程師。這篇文章是我把 ACP 課程里 RAG 章節(jié)吃透后，按「可復(fù)習(xí)、可落地、可擴展」整理出來的技術(shù)分享稿。本文全部用 Ja...
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AI應(yīng)用開發(fā)之切塊終極指南整理
這是一篇我的復(fù)盤筆記。背景是：我從 Java 后端轉(zhuǎn)型 AI 應(yīng)用開發(fā)，做的AI視頻生成平臺項目，做 Spring AI RAG 落地時，踩過不少“模型很強但答案不準(zhǔn)”的坑。...
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ACP大模型應(yīng)用開發(fā)工程師-從千問調(diào)用到 RAG 實戰(zhàn)阿里云大模型 AI 應(yīng)用開發(fā)：從千問調(diào)用到 RAG 實戰(zhàn)（學(xué)習(xí)型博客） 這是一篇將課程內(nèi)容重構(gòu)后的技術(shù)分享稿，目標(biāo)是：可讀、可練、可復(fù)盤。 分享給你們.可以把它當(dāng)作“學(xué)習(xí)手...
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AI應(yīng)用開發(fā)之Harness Engineering工程如何落地一篇給工程與架構(gòu)團隊的技術(shù)分享稿：解釋 Harness Engineering 為什么出現(xiàn)、解決什么問題、如何設(shè)計核心模塊，以及如何低風(fēng)險落地。 1. Harness Eng...
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AI應(yīng)用開發(fā)之MCP 三種通信機制與選型實踐：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”。它讓模型通過標(biāo)準(zhǔn)方式調(diào)用工具、查詢數(shù)據(jù)...
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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 檢索增強生成實戰(zhàn)筆記（企業(yè)落地版） 面向 Java / Spring 團隊的技術(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)心的 切塊、召回、重排、生成、...
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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 一、寫在前面：這次改造到底解決...
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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，方便團隊可以快速接入Cusor提供的工具或者功能去提效，而不是僅僅只是做...
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AI應(yīng)用開發(fā)學(xué)習(xí)-設(shè)計多智能體（Multi-Agent）架構(gòu)的工程與實踐總結(jié)1. 為什么「單體智能」常常不夠用 復(fù)雜任務(wù)往往同時具備：信息量大、步驟多、容錯低、需要交叉驗證。單體 Agent 在單一上下文里「既規(guī)劃又執(zhí)行、既檢索又總結(jié)」，容易出現(xiàn)： ...
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AI應(yīng)用開發(fā)學(xué)習(xí)Milvus學(xué)習(xí)--Embedding實踐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數(shù)，[1,2,3]、[0.1,0.5,-0.2] 都算。二維里可以想成坐標(biāo)或從原點伸出去的箭頭，比如...
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Java 轉(zhuǎn) AI 應(yīng)用開發(fā)之對話記憶實踐
很多人把「答非所問」全怪 prompt，其實第二常見的原因是：接口一直在做單輪調(diào)用——默認 ChatClient 不替你維護會話棧，每一輪都是「首問」。要讓模型接上句，只有一...
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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、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 / 模型適配」，ChatClie...
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Java 轉(zhuǎn) AI 應(yīng)用開發(fā)之提示詞工程與 RAG 設(shè)計思考
讀者角色：已有多年 Spring / 微服務(wù) / 領(lǐng)域建模經(jīng)驗，希望系統(tǒng)地把「大模型能力」接進真實業(yè)務(wù)，而不是停留在調(diào)用 HTTP API 的層面。本文目標(biāo)：講清楚「為什么要...
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Java 轉(zhuǎn) AI 應(yīng)用開發(fā)之Spring AI alibaba 簡單實踐案例
Spring AI Alibaba 體系化入門：從選型到 DashScope 落地 本文整合 Spring AI Alibaba 課程脈絡(luò)與工程筆記：行業(yè)背景 → 與 Spr...
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DDD之工程結(jié)構(gòu)：為何進行分層、如何承載領(lǐng)域沉淀、分享、成長——結(jié)構(gòu)不是裝逼，是給協(xié)作與演進買的保險。 1. 工程結(jié)構(gòu)在解決什么問題 系統(tǒng)工程結(jié)構(gòu) 的本質(zhì)，是為 模型劃分 和 實施標(biāo)準(zhǔn) 提供 物理載體： 哪一層 訪問數(shù)...
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DDD如何起手之四色建模:從統(tǒng)一語言到限界上下文DDD 四色建模（事件風(fēng)暴）：從統(tǒng)一語言到限界上下文 四色建模 / 事件風(fēng)暴（Event Storming） 是領(lǐng)域驅(qū)動設(shè)計里，用來 快速識別關(guān)鍵業(yè)務(wù)事實、串聯(lián)流程、粗分限界...
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Java 轉(zhuǎn) AI 應(yīng)用開發(fā)之RAG + Spring AI 簡單實踐案例本文是對「RAG 基礎(chǔ)概念 + 本地知識庫 Demo」的整理稿：上半部分講清楚 什么是 RAG 和 流程圖在說什么；下半部分保留可運行的 Spring AI + 智譜 示例代...
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DDD 理論-實踐五：領(lǐng)域服務(wù)，實現(xiàn)約定
下文在保留教材結(jié)構(gòu)的前提下，補了一些 架構(gòu)落地 里才會碰到的取舍：領(lǐng)域服務(wù)與應(yīng)用服務(wù)的邊界、倉儲端口放哪、事務(wù)與無狀態(tài)——方便你對照自己倉庫里的 *DomainService...