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最近在做代码Review的时候,发现了一个非常普遍的问题——一个业务方法里,if...else叠了七八层,代码行数直接飙到300多行。
比如一张界面截图、一份业务图表、一页扫描合同、一张发票等,模型不仅要能看懂文件中的内容,还要能把内容变成可执行的步骤、提取结构化的信息或者是给出业务结论。
最早,⼤家讨论的是⽣成能⼒,后来是问答、知识库、Copilot,再到今天越来越多企业开始认真看 Agent、看多智能体、看 AI 能不能真正进⼊业务流程。
GitHub Copilot、Cursor、Claude Code 这些工具已经把“AI 辅助编程”这件事推到了一个新的高度。
从0~1项目开发实战、系统架构、系统设计、表设计、高并发、微服务、分布式、集群、SaaS、多租户、Vue、小程序、AI Agent、LangChain、Spri...
最近这段时间,我的技术群几乎被同一个话题刷爆了——“你装Superpowers了吗?”
不知道有多少小伙伴在工作中遇到过这样的场景:吭哧吭哧用Python搭了一个智能体跑通了演示,客户看了直拍大腿,说“好,下周上线”。
不知道有没有小伙伴遇到过这样的场景:老板让你用AI分析一份50页的PDF年报,你把文件直接扔给大模型,结果模型要么报错文件太大,要么只提取出零散的几段文字,关键...
不知道有多少小伙伴在工作中遇到过这种场景:开发AI Agent应用写到一半,调试了无数次终于调通,结果一算token消耗,钱包先扛不住了。
它覆盖了从文档创建、分类存储、混合智能检索、权限审批、版本管理,到 AI 智能问答、AI写作、知识图谱分析的全链路。
最近这两年,不管是做知识图谱还是智能推荐系统,或者 AI Agent 应用,图数据库这个词开始频繁出现在各种技术方案里。
这个轻量级的持久层框架虽然灵活,但在日常的单表CRUD操作上,不得不面对重复代码多、开发效率低的现实问题。
最近有位小伙伴问了我一个问题:“三哥,我们现在项目中要接入大模型,我看网上很多教程都是直接用RestTemplate调用OpenAI或者DeepSeek的API...
今天不聊高并发、不聊架构设计,想和大家聊一个每位Java程序员每天都在用的工具——IntelliJ IDEA。
一个是阿里巴巴开源的“全能型选手”,一个是Spring Boot默认集成的“性能怪兽”。
是的,空的。catch 块里只有一个 // TODO: handle exception。
有位读者去字节面试,被问到这样一个系统设计题:“假如现在让你来设计一个百亿级消息队列,每天处理的消息量在百亿级别,峰值QPS达到数百万,你会怎么设计?”
最近在技术圈看到Nacos 3.2发布的新闻,本以为只是常规迭代,但仔细研究后我发现——Nacos正在发生一场悄无声息的质变。
前段时间,有位小伙伴去小米面试,被问到一个经典题目:“Redis为什么能支撑10万+ QPS?”
今天,我就带大家从排查、分析到优化,完整走一遍线上慢SQL导致CPU飙升的实战处理流程。
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