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在数字化浪潮与人工智能深度融合的时代，企业纷纷探索将大模型能力融入现有系统，以提升竞争力与创新能力。然而，大模型与企业系统的整合面临诸多技术难题，而企业级 AI 开发框架，如 JBoltAI，为这些问

在人工智能与软件开发深度融合的时代，传统 “算法 + 数据结构” 的技术架构已难以满足企业日益复杂的智能化需求。以 JBoltAI 为代表的创新实践，提出 “算法 + 大模型 + 数据结构” 的全新架

在企业加速智能化转型的当下，JBoltAI 作为领先的 Java 企业级全栈 AI 数智化应用开发框架，于 2025 年 6 月 20 日正式推出 3.0.0 版本。该版本聚焦企业级功能完善、开发体验

在企业数字化转型进入深水区的当下，AI 技术的场景化落地能力正成为衡量转型成效的关键指标。JBoltAI 推出的解决方案 Demo 服务，以 "精选场景 + 源码交付" 的创新模式，为 Java 技术

大模型，这个在人工智能领域迅速崛起的概念，正以惊人的速度出现在我们生活的各个角落。一时间，它成为了科技圈的热门话题，也引发了大众的广泛关注。然而，在这股热潮之下，人们对大模型的认知却呈现出两极分化的态

在企业数字化转型加速推进的背景下，Java 技术团队正面临从传统业务开发向 AI 能力构建的关键跨越。JBoltAI 作为深耕 Java 生态的企业级 AI 数智化应用开发框架，通过 "技术适配 -

一、RAG 技术：从数据到智能的桥梁 检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）是当前企业级 AI 应用的核心技术之一。其核心逻辑在于：当大语言模型（LLM）

一、技术架构与核心能力 JBoltAI 以图搜图系统基于多模态大模型构建，实现从图像输入到相似检索的全流程智能化。其技术链路可拆解为三大核心模块： 1. 图像特征提取层 • 视觉语义解析：通过卷积神经

在人工智能技术迅猛发展、深度融入各产业的当下，企业级 AI 应用开发面临着诸多棘手难题，如技术门槛颇高、落地周期漫长、场景适配困难等。JBoltAI 框架的横空出世，宛如一股清泉，以其独树一帜的 AI