人工智能

在前一篇文章中，我们探讨了《Spring AI，一个让 Spring 应用轻松拥抱 AI 的统一框架》。今天，让我们深入剖析LangChain4j——这个被Java开发者亲切称为"大模型开发瑞士军刀"

本文介绍Spring AI框架，它为Spring开发者提供统一API抽象，让AI集成变得简单。文章详解其核心概念（模型抽象、提示模板等），并通过代码示例展示基础应用、流式响应、RAG实现和模型路由等

本文针对Java开发者如何快速上手LLM应用开发给出指导，核心观点是无需转语言，可利用现有技术栈高效构建企业级LLM应用。文章介绍了从底层API到企业级解决方案的技术栈，核心开发模式，四步实战流程及常

本文介绍AI Agent框架选型指南，阐述了框架对AI应用开发的重要性，将主流框架分为入门友好型、多智能体协作、复杂流程建模、自主决策能力和企业级应用五大类9种框架，从各个维度来进行系统地对比

本文系统阐述智能代理与多模态应用的开发技术，从架构设计到实战落地，涵盖智能代理的四大设计模式与四步开发法，多模态应用的模型选择与模态融合策略，并总结五大常见陷阱及解决方案，助力开发者构建自主可控、自然

本文系统阐述大模型微调与定制的核心技术，从数据、方法、评估、部署四个维度构建完整框架，分析常见陷阱，并提供从准备到落地的实战指南，帮助开发者将通用大模型转变为真正解决业务问题的专业工具。

本文分享了作者从0到1落地企业级AI应用的经验，重点介绍检索增强生成(RAG)技术路线。涵盖RAG核心概念、架构组件、文档处理、向量存储、提示工程等关键技术，以及评估优化方法和常见问题解决方案

这篇教程教你从零开始，使用FastAPI+Vue构建类似Deepseek的AI助手。内容涵盖完整的前后端架构设计、数据库规划、LLM集成、安全防护与性能优化等。即使编程经验不多，也能跟着步骤来实现。

本文对比Dify和n8n两款开发平台，Dify专注于AI应用低代码开发，n8n侧重通用工作流自动化。文章分析了两者在LLM优化、知识库管理、系统集成等方面的优劣势

通过简单易懂的内容来给大家介绍一下怎么通过用Dify+Ollama这两个工具手搓出来一个属于自己的AI聊天助手