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Graph-R1：智能图谱检索增强的结构化多轮推理框架本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！

【大模型RAG安全基准】安装和使用SafaRAG框架SafeRAG 是首个专注于系统化评估检索增强生成（RAG）管道安全风险的基准测试框架，特别针对中文场景。它揭示了攻击者如何通过操纵 RAG 流程中的数据流，导致模型生成不准确、有误导性甚至有害的内容。 SafeRAG 框架由以下几个核心部分组成:

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Java大厂面试真题：Spring Boot+Kafka+AI智能客服场景全流程解析（十）面试官（推了推眼镜，面无表情）：请坐。我看到你简历写了熟悉 Spring Boot 和微服务，那我们从基础开始。

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Java大厂面试真题：Spring Boot+微服务+AI智能客服三轮技术拷问实录（六）面试官（推了推眼镜，面无表情）：请坐。战五渣（紧张地搓手）：您好您好，我是来面试Java开发岗的，我叫战五渣……不是，我叫张伟。

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Java大厂面试真题：Spring Boot+Kafka+AI智能客服场景全流程解析（十一）面试官（推了推眼镜，面无表情）：请进。战五渣（紧张地搓手）：您好！我是来面试Java开发岗的，战五渣，战斗力大概…嗯…五分之一。

Milvus：Json字段详解（十）结构特点：支持多层嵌套（示例中最多三级）、数组与对象混用、多数据类型共存，且字段可灵活扩展。特征JSON 字段

Multi-Agent的编排模式总结/ Parlant和LangGraph差异对比此可视化说明了多代理编排的7种核心模式，每种模式都适用于特定的工作流:每个代理处理不同的子任务，如数据提取、Web检索和摘要，它们的输出合并为一个结果。非常适合在文档解析或API编排等高吞吐量管道中减少延迟。

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Java大厂面试真题：Spring Boot+Kafka+AI智能客服场景全流程解析（七）面试官（推了推眼镜，面无表情）：请进。战五渣（手抖脚抖，进门撞门框）：您好！我、我是来面试Java开发的……

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Java大厂面试真题：Spring Boot+Kafka+AI智能客服场景全流程解析（十二）面试官（推了推眼镜，面无表情）：请坐。战五渣（紧张地搓手）：您好您好！我是来面试Java开发的，我叫战五渣……不是，我叫张伟！

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Java大厂面试真题：Spring Boot+Kafka+AI智能客服场景全流程解析（九）面试官（推了推眼镜，面无表情）：请进。战五渣（手抖脚颤，差点把门撞倒）：您好！我是来面试Java开发的，我叫战五渣……不是战士，是战五渣，战斗力只有5的渣……

Milvus：通过Docker安装Milvus向量数据库（一）在当今 AI 技术迅猛发展的时代，向量数据库作为 AI 领域的关键基础设施，正逐渐崭露头角，成为众多开发者和企业关注的焦点。从智能语音助手到图像识别系统，从个性化推荐引擎到语义搜索引擎，向量数据库的身影无处不在，为各种 AI 应用提供了强大的数据支持和高效的检索能力。

AI代码开发宝库系列：LangChain 工具链：从LCEL到实际应用在人工智能和大语言模型（LLM）快速发展的今天，LangChain作为一个强大的框架，为我们提供了构建复杂AI应用的工具。其中，工具链（ToolChain）和LCEL（LangChain Expression Language）是LangChain的核心概念，它们让开发者能够轻松地组合和编排不同的组件，构建出功能强大的AI应用。

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Java大厂面试真题：Spring Boot+Kafka+AI智能客服场景全流程解析（五）面试官（推了推眼镜，面无表情）：请坐。我们开始吧。战五渣（紧张地搓手）：好、好的！我准备好了！面试官：你们项目用什么构建工具？为什么选它？

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Java大厂面试真题：Spring Boot+Kafka+AI智能客服场景全流程解析（六）面试官（推了推眼镜，面无表情）：欢迎来到我们公司Java岗位的终面。我是技术主管张工。战五渣（紧张地搓手）：您好您好！我叫战五渣，三年搬砖经验，精通HelloWorld和Ctrl+C/V……啊不是，是熟悉主流框架！

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Java大厂面试真题：Spring Boot+Kafka+AI智能客服场景全流程解析（四）面试官（推了推眼镜，面无表情）：请做个自我介绍。战五渣（紧张搓手）：我叫张三，三年Java经验，精通HelloWorld和Ctrl+C/V，最近在做基于Spring Boot的智能客服系统。

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Java大厂面试真题：Spring Boot+Kafka+AI智能客服场景全流程解析（二）面试官（推了推眼镜，面无表情）：请坐。我们今天围绕一个实际业务场景来提问——公司正在构建基于Spring Boot的AI智能客服系统，涉及AIGC、语义检索与高并发消息处理。准备好了吗？

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Java大厂面试真题：Spring Boot+Kafka+AI智能客服场景全流程解析（三）面试官（推了推眼镜，面无表情）：请进。战五渣（慌张进门，差点被地毯绊倒）：您好！我是来面试Java开发的，战五渣……不是，是陈小明！

FightingITPanda

Spring AI 搭建 RAG 个人知识库现在大家对AI大模型又爱又恨，大模型统一的痛点 1、幻觉率比较高，它会无中生有 2、数据有延迟，比如豆包和DeepSeek训练数据只更新到2023 3、大模型没有内部数据，比如公司业务数据或个人数据大模型是拿不到的

105-Spring AI Alibaba Module RAG 使用示例本示例将引导您一步步构建一个 Spring Boot 应用，演示如何利用 Spring AI Alibaba 的 Module RAG 功能，实现模块化的检索增强生成（RAG）系统。

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Java大厂面试真题：Spring Boot+Kafka+AI智能客服场景全流程解析（一）面试官（推了推眼镜，面无表情）：请坐。我们开始吧。战五渣（紧张地搓手）：好、好的！我准备好了！面试官：假设我们要做一个类似B站的UGC内容平台，用户上传视频后需要异步处理转码、封面提取和推荐标签生成。你会怎么设计？