深入理解 Embedding 的数学原理与工程实现,从 Transformer 注意力机制到向量相似度计算,从分块策略到生产环境优化,用 Java 代码完整演示如何让机器'读懂'文字。
传统 RAG 擅长精确查找,却在全局性问题上频频失手。GraphRAG 用知识图谱补上这块短板,本文从原理到源码到实战,完整拆解 GraphRAG 的工作机制。
深入解析AI Agent的评估体系、幻觉检测、成本控制与生产环境优化策略,用Java实战代码构建Agent质量守护系统。
深入解析多Agent协作的核心架构模式——从角色分工、通信机制到冲突解决,结合LangChain4j与Spring Boot实战,构建可落地的企业级多Agent系统。
深入拆解 AI Agent 系统提示词设计的核心原理与工程实践,从 Token 经济学到注意力机制,从模板引擎到多层提示词架构,附 Spring AI 与 LangChain4j 完整实战代码。
深入解析 AI Agent 的规划能力——从任务分解、Plan-and-Execute 模式到 Tree of Thoughts,用 Java 实战带你理解 Agent 如何拆解复杂问题并自适应执行。
深入理解AI Agent的记忆系统原理与LangChain4j实战,让Agent从"金鱼记忆"进化为"靠谱助手"
AI Agent
未读深入理解LLM结构化输出的原理与Spring AI实战,让AI从"随便聊聊"变成"精准交付"
深入理解MCP(Model Context Protocol)协议架构、核心概念,以及如何用Python和Java分别实现一个MCP Server。从理论到实战,一文打通。
AI Agent 能力的关键在于"动手"——通过 Tool Use 调用外部工具。本文用 Java + Spring AI 完整演示 Function Calling 的原理与实战。









