Java Spring Boot 拥抱 AI 原生：从 API 调用到架构重构的进化之路
在AI时代，Java开发者需突破调用API的表层应用，以Spring Boot为基石，推动从“菜单驱动”到“意图驱动”的范式变革。通过构建智能体为核心、工具化封装Service、强化记忆与安全管控的四层架构，融合RAG、异步调度与全链路监控，实现AI原生应用的工程化落地。依托Spring生态的稳定性与可管理性，逐步演进现有系统，让Java在AI原生时代焕发新生。
从MCP到PTC Anthropic回归Code Execution路线，AiPy的范式被再次验证
Anthropic从MCP到Programmatic Tool Calling的演进，实则是对“上下文爆炸”问题的修正，仍属“上下文工程”范畴。而AiPy早于Claude Code提出Python-use范式，主张“Code is Agent”，通过代码直接交互环境，实现“万物互联、万物编程”。相较MCP/PTC依赖预定义工具，Python-use更具扩展性与灵活性，兼容API、包调用及本地执行，早在2024年8月即实现命令级代码执行，领先Skills两月。CodeAct理念与其高度一致，但本质仍是工具注册模式。Python-use范式直击Agent核心：大模型与环境数据的无限连接能力
如何对乘积量化进行倒排索引？
结合聚类、乘积量化与倒排索引，可高效实现近似最近邻检索。先用K-Means将样本分为1024类，以类中心为基准计算残差向量，并用乘积量化压缩存储。查询时，先定位最近聚类，查倒排表获取候选向量，再通过量化距离计算快速返回Top-K结果。该方法大幅减少搜索空间，在保证精度的同时提升速度，广泛应用于图像检索、推荐系统等领域，适用于各类高维向量的快速匹配。
Chap01. 认识AI
人工智能（AI）让机器具备类人思考与学习能力，其核心是Transformer神经网络。该模型由Google于2017年提出，凭借“注意力机制”实现对文本、图像、音频等多模态数据的高效处理，成为大语言模型（如GPT、DeepSeek）的基础。通过持续预测下一个词并循环生成，LLM能输出连贯文本，实现智能对话、文生图等强大功能。
AI时代Java程序员的出路在哪里？
2025年1月，杭州DeepSeek发布低成本高性能的DeepSeek-R1模型，打破AI巨头垄断，激发全民AI开发热潮。Java作为主流语言迎来AI转型新机遇，SpringAI应运而生，助力Java应用无缝集成大模型。本课程带你从零掌握Java+AI开发，开启智能化升级第一步。（238字）
