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手把手教你写一个Java Agent,实现“免费激活”
再或者用过一些APM工具,在JVM启动脚本上增加了-javaagent:/path/to/apm-agent.jar,就可以自动进行追踪。再或者用过Arthas之类的JVM诊断工具,这些工具都是通过Java Agent的技术去实现的。** 比如上面说的“免费激活”,其实就是在运…
B站 1面:手撕一个 Java Agent!
最近,有小伙伴反馈:B站 1面要直接手撕一个 Java Agent,直接把他搞懵逼了。这篇文章,我们将深入分析什么 Java Agent及其工作原!
CompletableFuture还能这么玩
当我决定写这篇关于 CompletableFuture 的文章时,脑海中浮现出无数个曾经被异步编程折磨得死去活来的瞬间。 所以我希望能够用通俗、有趣、碎片化的方式,不至于看到这几个字就头痛
Spring AI 使用 Elasticsearch 作为向量数据库
安装ES 第一步我们先安装 Elasticsearch,这里建议 Elasticsearch 一定要在 8.13.x 以上,这里我选用的版本为 8.14.3。 下载 Docker Desktop 我使
基于SpringAI的RAG全流程开发
SpringAI经历了2年时间,终于在前段时间发布了首个正版版本,也是帮助想要开发AI应用功能的Java小伙伴将AI集成,进行AI赋能。SpringAI提供了统一的大模型集成接口,用户只需要一行代码即
【RAG落地利器】Weaviate、Milvus、Qdrant 和 Chroma 向量数据库对比
什么是向量数据库? 向量数据库是一种将数据存储为高维向量的数据库,高维向量是特征或属性的数学表示。每个向量都有一定数量的维度,根据数据的复杂性和粒度,可以从数十到数千不等。 向量通常是通过对原始数据(
当了leader才发现,大厂最想裁掉的,不是上班总迟到的,也不是下班搞失联的,而是经常把这3句话挂在嘴边的
这是最近在职场社区里又被聊热起来的一个老话题。 作为一个在职场上混迹了近 9 年的程序员,一路走来亲眼目睹和经历了程序员职场里的各种风雨。从一开始的大头兵到后来负责一个独立的小团队,从一个所谓的 le
SpringAi+milvus向量数据库实现基于本地知识问答
实现思路 利用 AI 大模型(如 GPT、BERT)对文本、图像等数据生成高维向量(Embedding),捕捉其语义特征,然后将这些向量存储到向量数据库(如 Milvus、Pinecone)中并建立索
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RAG实操教程: langchain+Milvus向量数据库创建你的本地知识库
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