构建基于Java的AI智能体：使用LangChain4j与Spring AI实现RAG应用
当大模型需要处理私有、实时的数据时，检索增强生成（RAG）技术成为了核心解决方案。本文深入探讨如何在Java生态中构建具备RAG能力的AI智能体。我们将介绍新兴的Spring AI项目与成熟的LangChain4j框架，详细演示如何从零开始构建一个能够查询私有知识库的智能问答系统。内容涵盖文档加载与分块、向量数据库集成、语义检索以及与大模型的最终合成，并提供完整的代码实现，为Java开发者开启构建复杂AI智能体的大门。
常见面试题13
本文详解Spring核心机制：Bean生命周期（实例化、依赖注入、初始化、销毁）、三级缓存无法解决构造函数循环依赖（需@Lazy解决）、AOP原理（动态代理实现日志、权限控制）及事务管理（@Transactional与传播行为），并梳理常用注解分类。
配置RedisTemplate序列化机制
通过上述步骤，你可以灵活配置RedisTemplate的序列化机制，根据应用需求选择合适的序列化器，从而确保数据在Redis中的存储和读取效率最优化。配置合适的序列化机制对于性能和存储效率至关重要，而且这样可以确保数据在存储和传输过程中的结构清晰和一致性。
常见面试题12
通过SkyWalking链路追踪或MySQL慢查询日志定位慢SQL，结合explain分析执行计划，优化索引与表设计，提升SQL性能。Spring中IOC实现对象托管，DI完成依赖注入，Bean默认单例非线程安全，作用域可配置，初始化时机分情况而定。
Java与大模型集成实战：构建智能Java应用的新范式
随着大型语言模型（LLM）的API化，将其强大的自然语言处理能力集成到现有Java应用中已成为提升应用智能水平的关键路径。本文旨在为Java开发者提供一份实用的集成指南。我们将深入探讨如何使用Spring Boot 3框架，通过HTTP客户端与OpenAI GPT（或兼容API）进行高效、安全的交互。内容涵盖项目依赖配置、异步非阻塞的API调用、请求与响应的结构化处理、异常管理以及一些面向生产环境的最佳实践，并附带完整的代码示例，助您快速将AI能力融入Java生态。
SpringBoot @Scheduled 注解详解
使用`@Scheduled`注解实现方法周期性执行，支持固定间隔、延迟或Cron表达式触发，基于Spring Task，适用于日志清理、数据同步等定时任务场景。需启用`@EnableScheduling`，注意线程阻塞与分布式重复问题，推荐结合`@Async`异步处理，提升任务调度效率。
基于springboot的家政服务预约系统
随着社会节奏加快与老龄化加剧，家政服务需求激增，但传统模式存在信息不对称、服务不规范等问题。基于Spring Boot、Vue、MySQL等技术构建的家政预约系统，实现服务线上化、标准化与智能化，提升用户体验与行业效率，推动家政服务向信息化、规范化发展。