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我们在运营某个圈子的时候，可能每天都要将这个圈子的“热门新闻”发送到朋友圈或聊天群里，但依靠传统的实现手段非常耗时耗力，我们通常要先收集热门新闻，再组装要新闻内容，再根据内容设计海报等。 那怎么才能简

在经历了八个里程碑式的版本之后（M1~M8），Spring AI 1.0 正式版本，终于在 2025 年 5 月 20 日正式发布了，这是另一个新高度的里程碑式的版本，标志着 Spring 生态系统正

大模型应用课又更新了，除了之前已经完结的两门课（视频+图文）： 《Spring AI 从入门到精通》 《LangChain4j 从入门到精通》 还有目前正在更新的 《Dify 从入门到实战》 本周也迎

续 Spring AI M8 版本之后（5.1 发布），前几日 Spring AI 悄悄的发布了最新版 Spring AI 1.0.0 RC1（5.13 发布），此版本也将是 GA（Generally

AI 技术发展很快，同样 AI 配套的相关技术发展也很快。这不今天刚打开 Spring AI 的官网就发现它又又又又更新了，而这次更新距离上次更新 M7 版本才不过半个月的时间，那这次 Spring

LangChain4j 提供了 3 种 RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）实现，我们通常在原生或高级的 RAG 实现中，要对数据进行清洗，也就是将外接

LangChain4j 1.0.0-beta4 上周刚刚发布，并且计划这个月中旬发布 RC1，我觉得这次升级还是非常实用的，除了修复了一些关键的 BUG 之外，还有一个被我经常吐槽的功能也被更正了，具

LangChain4j 和 Spring AI 是 Java 生态中实现大模型应用开发的两个最重要的框架，但二者的区别是啥？生产级别又该使用哪种框架？令很多人犯了难，所以本文就来浅聊一下，希望给大家在

今日凌晨，通义千问团队正式开源了 Qwen3 大模型，并且一口气发布了 8 个型号，其中包括 0.6B、1.7B、4B、8B、14B、32B 以及 30B-A3B 和 235B-A22B，使用者可以根