ai应用开发

最初的↘那颗心

Prompt 工程实战：五要素框架与 Spring AI 模板化落地Prompt 不是随便写一句话发给模型就完事——它直接决定了大模型能力的上限。本文从一个真实的 Code Review 场景出发，演示"差 Prompt"与"好 Prompt"的效果差距，提炼出 Prompt 五要素框架（角色、任务、约束、格式、示例），并通过 Spring AI 的多种模板化手段将其工程化落地。面向有 Spring Boot 基础、正在用 Spring AI 做大模型应用开发的后端工程师。

LangChainV1.0中Agent开发的核心组件LangChain本质上是一个具备动态决策能力的智能执行框架，它通过大型语言模型（LLM）作为"大脑"，协调和调度各种工具来完成复杂任务。与传统的预定义流程软件不同，Agent能够根据实际情况自主做出决策，将单一的工具调用转化为灵活的问题解决能力。

LangChainV1.0 + LangGraphV1.0介绍大模型工程师必须会的模型：大模型的种类特点常用大模型通用语音模型通用能力强，文本推理，文本生成，深度思考等

Large Language Model(LLM)应用开发学习实践（二）大语言模型本身是无状态的（stateless），即每次推理都是独立的，不保留历史信息。为了在对话或多轮交互中实现“记忆”能力，开发者通常借助外部记忆存储策略（memory strategies）。以下是常见的五种记忆存储策略：

【大模型应用开发】Qwen2.5-VL-3B识别视频克隆以下代码尝试运行qwen-vl-hello.py，报错原因缺少modelscope：尝试运行，不出意外的话肯定运行不了，报错原因依然是缺少modelscope：

在未来等你

互联网大厂Java求职面试：AI与云原生下的系统设计挑战-3面试官（严肃）：郑薪苦，你最近在做电商系统的促销活动，如何处理分布式事务？郑薪苦（挠头）：嗯……我用的是Spring Cloud Seata，它能保证跨服务的事务一致性。

我是有底线的