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AI后端技术博客汇总文档
0)AI理论基础篇
1)AI模型篇
本地化部署
| 文章链接 | 文章内容 | |
|---|---|---|
| LM Studio 本地部署大模型 | 详解如何在Mac(M1/M2/M3/M4)用LM Studio零配置本地运行Llama、DeepSeek、Qwen等开源大模型,支持MLX极速格式与OpenAI兼容API,16GB内存即可流畅体验,全程离线保护隐私。 | |
| 部署模型平台选型指南:LM Studio vs Xinference | 对比LM Studio与Xinference在大模型商业部署中的许可证、性能与扩展性差异,指出LM Studio因禁止大规模商用及缺乏生产级功能而不适合商业场景,Xinference凭借Apache 2.0协议与分布式架构成为企业安全高效部署开源大模型的首选,同时提醒务必审查模型许可证以确保合规。 |
2)AI应用篇
向量数据库
| 文章链接 | 文章内容 |
|---|---|
| Milvus向量库Java对接使用指南 | 系统梳理Milvus向量数据库的核心概念与实战技巧,涵盖Collection Schema设计、索引类型选型、内存估算、过滤/分组/混合搜索调优及MilvusClientV2升级注意事项,助力高召回低延迟的向量检索落地。 |
ai框架
langchain4j(Java实现)
| 文章链接 | 文章内容 |
|---|---|
| 01、LangChain4j 系统化知识学习笔记(接入模型、AiService、持久化记忆、增强RAG) | LangChain4j简化大语言模型与Java集成,支持多种大模型,提供便捷API,助力智能应用开发。 |
| 02、Langchain4j tools原理与核心实践(含自定义http插件) | 本文详解LangChain4j中Function Calling的四种实现方式:注解快速集成、手动注册Tools、自定义ToolSpecification及HTTP插件扩展。涵盖Spring Boot整合、源码原理剖析与Serper搜索插件实战,提供完整代码示例与前端对接方案,助力开发者构建具备工具调用能力的AI智能体。 |
| 03、LangChain4j的stream流式tool前后机制调用 | 深入解析LangChain4j流式调用场景下的Tool工具调用机制,涵盖AiServiceStreamingResponseHandler执行逻辑、同步/异步执行模式、beforeToolExecutionHandler与toolExecutionHandler前后钩子处理流程及Handler初始化机制。 |
| 04、LangChain4j快速对接VL视觉理解模型 | 本文详细介绍了如何使用LangChain4j框架对接阿里云qwen3-vl-plus视觉理解模型,支持图片URL和本地文件两种多模态交互方式,包含完整的Java代码示例与iflow平台免费模型调用实践。 |
langchain(Python实现)
实战项目篇
| 文章链接 | 文章内容 |
|---|---|
| langchain4j+ai模型 硅谷小智 智慧医疗实战项目案例 | 本文详细讲解基于Java+LangChain4j框架构建医疗AI智能体硅谷小智的完整实现,涵盖通义千问模型接入、MongoDB记忆持久化、Function Calling预约功能、Pinecone向量数据库RAG增强及流式输出等核心技术,提供从0到1的企业级大模型应用开发实战指南。 |
3)Agent中间层实现篇
理论篇
| 文章链接 | 文章内容 |
|---|---|
| 何为ReAct模式 & Plan+Act框架 | 深度解析Manus多智能体框架如何借ReAct模式破解复杂任务"工具乱舞"难题,实现Thought-Act-Observation循环,端到端成功率提升4-6倍,并给出LangChain4j落地示例与开源替代方案。 |
开源项目学习
造轮子篇
通用Agent设计:ReAct Agent设计
| 文章链接 | 文章内容 |
|---|---|
| 长任务场景下 ReAct Agent 的可靠终止机制设计与实现 | 本文深入剖析ReAct框架的历史设计缺陷,提出通过封装FinishTool优化长任务停止判断机制。详细讲解系统提示词设计、AI消息检测逻辑及AgentSettings参数配置,帮助开发者解决AI Agent在长任务场景中无法可靠终止的问题。 |
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