面向 Java 开发者：2024 最新技术栈下 Java 与 AI/ML 融合的实操详尽指南
Java与AI/ML融合实践指南：2024技术栈实战 本文提供了Java与AI/ML融合的实操指南，基于2024年最新技术栈（Java 21、DJL 0.27.0、Spring Boot 3.2等）。主要内容包括： 环境配置：详细说明Java 21、Maven依赖和核心技术组件的安装步骤 图像分类服务：通过Spring Boot集成ResNet-50模型，实现REST接口图像分类功能 智能问答系统：展示基于RAG架构的文档处理与向量检索实现 性能优化：利用虚拟线程、GraalVM等新技术提升AI服务性能 文
用 LLM 辅助性能测试报告生成
性能测试报告通常包含测试概述、方案说明、结果分析、问题定位、优化建议及上线评估等内容。报告编写面临数据分析复杂、撰写耗时、经验依赖等问题。引入大型语言模型（LLM），可实现报告智能生成，提升效率与专业度。LLM具备自然语言生成、数据归纳、专家知识迁移等能力，可适配多格式、多语言输出。通过构建LLM辅助的报告生成引擎，结合Prompt设计，可高效输出结构化报告。实践表明，LLM在测试结论总结、瓶颈分析与优化建议方面表现优异，为性能测试智能化升级提供有力支撑。
从基础到高阶，全面提升AI生成质量
本文介绍了RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统的三大核心模块：文档分块、检索排序与反馈自适应。涵盖17种关键技术，如基础分块、语义分块、上下文增强、重排序、反馈闭环与知识图谱融合等，旨在提升信息检索质量与生成答案的准确性。通过模块化设计，系统可灵活适配不同业务场景，实现持续优化与智能进化，为构建高效、精准的AI应用提供技术支撑。
深入理解 UpValue 和闭包
Lua 函数为第一类值，支持词法定界与闭包特性。函数可作为参数传递、返回值返回，且能访问外部变量（UpValue）。通过闭包机制，函数可携带其所需环境，实现灵活编程。
17种RAG实现方法大揭秘
RAG（检索增强生成）通过结合外部知识库与LLM生成能力，有效解决大模型知识滞后与幻觉问题。本文详解三类策略、17种实现方案，涵盖文档分块、检索排序与反馈机制，并提供工程选型指南，助力构建高效智能系统。
《Vue 3与Element Plus构建多语后台的深层架构》
本文围绕基于Vue 3与Element Plus构建多语言企业级后台管理系统展开，探讨全球化架构的深层逻辑。从底层响应式设计出发，阐述如何让语言成为系统核心状态，实现组件国际化的深度适配与语义映射的精准构建。分析状态管理与语言切换的协同机制，强调文化适配的隐性维度，提出性能优化的分层策略与系统扩展的进化机制，最后指出实战中需关注的细节陷阱。文章揭示多语言系统不仅是功能实现，更是技术与人文结合的架构艺术，为全球化后台开发提供高阶思路。
掌握从模型选型到部署优化的全流程
本文深入探讨了AI大模型的开发与应用，涵盖基础概念、模型架构、关键技术、训练方法、应用策略、评估优化及伦理安全七大核心内容。从人工智能的定义到深度学习、通用人工智能（AGI）的探索，再到Transformer架构、混合专家模型（MoE）等前沿技术，系统解析了构建智能系统的基石与工程效率的引擎。文章还介绍了提示工程、检索增强生成（RAG）、AI智能体等应用策略，强调了模型评估与优化的重要性，并探讨了AI伦理与安全的关键议题。适合希望全面了解AI大模型开发的技术人员与研究者参考。
实战FastText构建中文
FastText是由Tomas Mikolov团队于2016年推出的高效文本分类与词向量训练工具，作为Word2Vec的优化版本，其具备以下优势：训练速度快，比传统深度学习模型快多个数量级；支持大规模数据，可处理数十亿词汇；内置n-gram特征处理，简化文本预处理流程；资源消耗低，适合普通硬件运行。本文通过点评数据的二分类任务，展示了从数据下载、清洗、模型训练到评估的完整实践流程，验证了FastText在中文意图分类中的高效性与实用性。