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引子 在前三篇文章中，我们已经将一个基础的 LLM 逐步打造成为了一个拥有流式响应能力和私域知识库（RAG）的智能对话应用。然而，RAG 虽然强大，但它依赖的知识库是静态的、需要人工维护的。当用户问及

引子 在前两篇文章中，我们已经成功地将 LLM 集成进了Spring Boot，并实现了流畅的流式对话体验。但我们很快会发现一个核心问题：通用大模型虽然知识渊博，但它对我们的私域知识（比如公司内部的产

引言 在普通的 Java 线程编程中，Semaphore 常用于控制对特定资源的同时访问数，而 CountDownLatch 则常用于等待其他线程把某些工作执行完毕后再继续。但若应用部署在分布式环境，

引子 上一篇文章中，我们虽然用三步快速实现了 Spring Boot 集成 LLM，但这种同步响应的方式会让用户体验大打折扣。尤其当问题过于复杂时，大模型需要更多的时间来处理，这会导致用户不得不长时间

引子：AI时代，数据才是真正的护城河 2025年，我们迎来了AI应用的爆发期。但有个扎心的真相：再强大的AI模型，没有高质量的数据支撑，也只能输出"正确的废话"。因此，垂直场景AI应用的成败，往往取决

引子 当 LLM 的浪潮以不可阻挡之势席卷全球，从改变用户交互到重塑商业模式，我们每一位开发者都身处这场技术变革的中心。作为庞大的 Java 生态中的一员，你是否也曾思考：当 Python 似乎成为

引子 半年前，我对AI IDE还心存疑虑。直到第一次在Trae 中输入需求，看着它自动创建文件、搭建项目框架，短短几分钟就完成了原本需要半小时的工作——我一行代码都没写。那一刻我知道，编程的方式已经永

引言 介绍 在分布式的场景下，有些数据是“读远多于写”的。比如一些基础配置、商品信息等，这类场景往往更适合使用读写锁——对于读操作只要不涉及数据修改，就可以同时进行；一旦需要写操作，就要独占保持一致性

引子 MCP自发布以来，在互联网上的讨论热度始终居高不下，是因为它为AI调用外部工具提供了标准化协议，大大简化了集成过程。Spring 社区也迅速响应，推出了相关依赖包，让开发者能够将 Spring