本文基于 Spring AI 栈讲解 RAG 文档加载解析，区分电子件与扫描件，提供本地、云 OCR 解析组件，实现自动分流解析，给出工程代码、依赖及踩坑要点。

从本地 SQLite 到云端账号：念账 App 后端实践 一、背景 念账是一个 Flutter 记账客户端，第一版是快速原型，账号和账本数据都存在本地 SQLite 里。本次给它配上服务端，顺带将账号

基于 Spring AI 讲解 MCP 模型上下文协议，对比 Function‑Calling，讲解协议原理、服务端与客户端实战，覆盖传输方式、安全最佳实践及常见问题排查。

该文档是 Spring‑AI 系列大模型生产实战手册，覆盖 Function‑Calling、RAG、稳定性、微调、工程治理，梳理各类坑点、排查手段与代码解决方案，附带上线检查清单。

Spring AI Alibaba 1.1.2.2 实战教程，基于百炼大模型，涵盖对话、工具调用、RAG、多模态，还讲解 Agent 与 Graph 进阶智能体编排开发。

项目能跑、模型能调用，不代表 Tool 和 Service 已经分对。本文结合 AgentScope Java 与代码审查小助手源码，拆解 @Tool 的执行链路和业务边界。

本体是业务的标准化语法，定义领域概念、关系与规则，解决多系统语义不一致难题。2026年因AI落地刚需、大模型降本增效及Palantir示范效应而爆发，成企业级AI基础设施。

前三章发布后，我收到了一些反馈：内容偏晦涩，读完之后，虽然能知道代码怎么流转，但对于框架为什么这样设计、解决了什么问题，以及这些设计对实际开发有什么启发，理解还不够深入。 所以从第四章开始，这

大家好，我是技术UP主小傅哥。 26 个内置工具（7 文件操作、6 Shell/终端、3 Agent、4 Job、2 Web……）、27 个领域模块、外加 MCP 与插件两套动态工具扩展点。这些玩意，

我推荐您使用 AI、转全栈，更推荐您使用 AI 做出完整的产品；因为 AI 时代，对打工人来说，可能并不是一个好时代，但是对于有想法的人、对于老板来说，是最好的时代。

深度实测智谱 GLM-5.3-Flash，低价和多模态很亮眼，但视频工作台与票务系统仍需要人工收尾。

怎么让 AI 生成的代码**真实可运行**而不是"看起来对"？本文记录一套已落地的实现方案——包括架构设计、知识管理、沙箱验证、自动修复——以及在真实技术栈上反复踩坑后的思考。

这份 Spring AI 教程基于 1.1.2 版本，讲解搭建、Advisors、记忆、工具调用、向量库 RAG、MCP 等，提供代码与调参要点，助力 Java 开发 AI 应用。

用 AI 写代码差不多两年多了，最近越来越强烈地意识到一个问题：不是 AI 写得不好，而是我自己，好像跟不上了。 刚开始那阵子是真的爽。一个需求丢过去，几分钟一堆代码就出来了，还附带一大段改动说明，写

我用 AI 编程工具之后，最先遇到的并不是模型不够用，而是订阅越来越碎。 想用 GLM，要开一份套餐；项目做到一半觉得 Kimi 更适合长上下文，又要去另一家订阅；

RAGFlow 提供了一套完整的数据处理流程：从文档上传、深度解析、智能分块、向量索引，到混合检索、重排序，最后与 LLM 结合生成带引用的回答。

AI 生成代码功能跑得很快，但 SQL 拼接、pickle.loads、shell 执行这类写法，AI 也一样会犯。这篇文章记录我准备上线前，用 code-audit-cli 给本地示例项目做的第一轮

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这篇文章不教你怎么用 AI 老师上课，而是把 OpenMAIC 当成一个生产级 Agent 应用的解剖样本，看它源码里有哪些能直接搬走的工程范式。