小杨技术笔记

CRAG（Corrective RAG，纠错式检索增强）引入了自我反思和纠错循环，让 AI 像一个负责任的研究员：先找资料，再评估资料是否可靠，不行就换个思路重新找。...

本文覆盖 RAG 重排序从理论到落地的完整链路，聚焦 LangChain4j 1.13.1 原生 Java API，让你对每一行代码都有完全的掌控。...

本文围绕 RAG 系统中最关键的检索层展开，从单路检索的缺陷出发，逐步构建混合检索的完整理解，最终通过可运行的 Java 代码完成落地。...

关于本文档 本文覆盖 RAG 系统中文档分块的完整知识体系，从基础原理到生产代码，适合有 Java 基础的开发者直接落地使用。理解大模型上下文窗口限制与分块的必要性；掌握 ...

关于本文档 本文从一个真实的业务痛点出发——当你的 AI 应用需要同时支持多家 LLM 服务商时，如何不写死代码？带你系统学习 Java SPI 机制，并配合完整可运行的示...

从 Agent 定义加载、三大执行后端选择，到文件邮箱通信、权限委托链，直到 Coordinator 自动编排模式与 Git Worktree 隔离设计，力求做到"知其然，...

本文从攻击者视角拆解六大注入类型，用真实事故还原漏洞全貌，再从防御者视角构建可落地的工程方案，帮你在攻防博弈中站稳脚跟。...

关于本文 本文记录了一次以《西游记》完整原文（100 回、约 60 万字）为数据源，使用 llm-wiki Skill 构建结构化知识库的完整实验。...

关于本文档 本文围绕 Karpathy 于 2026 年 4 月提出的 LLM Wiki 方案，从痛点出发，逐步拆解其架构与运作机制，并对比 RAG 的核心差异，给出可落地...

本文系统梳理 Claude Code 泄露源码中最具工程借鉴价值的设计决策，涵盖安全、性能、渲染、多 Agent 协调和记忆管理五大核心领域。...

本文聚焦实战，帮你快速搭建一个基于 Spring Boot 3 + LangChain4j 的本地 RAG Demo...

带你系统理解 Claude Code 如何在长会话中管理有限的上下文窗口——从最便宜的同步操作，到最昂贵的 LLM 摘要，每一层机制背后都有深刻的工程取舍。...

Claude Code 不是一个有记忆的聊天机器人——它是一个拥有**三层递进知识管理体系**的工程级 AI Agent。...

关于本文档 本文从"为什么十年不变的残差连接需要改造"出发，逐层拆解 Attention Residuals 的核心原理、工程化路径与真实性能表现...

Harness Engineering：重塑Al Agent时代的软件工程 关于本文档 本文系统梳理 Harness Engineering 从概念诞生到工程实践的完整知识...

数字人（Digital Human）是通过计算机图形学、人工智能和多模态技术创造的、具有拟人化外观与交互能力的虚拟数字形象。...

Agentic RAG 是将 AI Agent 的自主决策能力与检索增强生成（RAG）深度融合的新一代技术范式。它让 AI 系统从「被动执行检索」进化为「主动规划、动态决策...

"死了么"这款应用因其直白的名字登上了热搜榜首。这款为独居人士设计的签到应用，让人们开始重视独居安全问题。但作为开发者，我想做得更进一步——不仅仅是事后发现，更要做到事中保...