AIGC项目

简介: 专注AI与高并发架构实战,精通大模型私有化部署、RAG知识库、AIGC生成(文生图/图修复)及Stable Diffusion应用。熟练掌握Spring Cloud微服务、Redis缓存、分库分表、分布式事务与任务调度,具备统一支付、保险系统、派单调度等复杂业务系统设计开发能力。

聚焦AI与高并发架构实战,涵盖大模型私有化部署、RAG知识库、AIGC生成(文生图/图修复)及Stable Diffusion应用。精通Spring Cloud微服务、Redis缓存、分库分表、分布式事务与任务调度,具备统一支付平台、保险系统、派单调度等复杂业务设计开发能力。
大模型私有化部署
聊天机器人智能体开发
RAG向量知识库开发
代码提示工具私有化部署
AIGC
Stable Diffusion
ComfyUI
文生图、图生图、图放大、图高清修复

天机AI项目
大模型私有化部署
SpringAI、RAG、ToolCalling、MCP、工作流、OpenAI、Qwen

云岚到家

技术实操
掌握Spring Cloud 在项目中的开发与调优能力
掌握Redis在项目中的应用能力
掌握缓存技术方案的分析与设计能力
掌握Canal+MQ异构数据同步的开发调试能力
掌握Elasticsearch全文检索与地理搜索的开发能力
掌握ShardingSphere分库分表的方案设计与开发能力
掌握Seata分布式事务控制的开发能力
掌握数据冷热分离技术方案的设计与开发能力
掌握XXL-JOB+线程池任务调度方案的设计与开发能力
业务实操
掌握系统调优与线上故障处理的能力
掌握状态机组件的设计与开发能力
掌握服务管理&商品管理业务的系统计与开发能力
掌握门户业务的设计与开发能力
掌握订单支付业务的系统设计与开发能力
掌握优惠券&活动管理业务的系统设计与开发能力
掌握秒杀抢购业务的常见设计方案与开发能力
掌握派单调度类业务的系统设计与开发能力
掌握客户管理业务的系统设计与开发能力
掌握活动管理业务的系统设计与开发能力
掌握搜索附近业务的系统设计与开发能力
掌握统计分析与看板业务的系统设计与开发能力
四方保险
● 掌握一次性支付和周期性支付构建统一支付平台
● 掌握时序数据库influxdb在项目中的应用能力
● 掌握设计模式在实际项目的应用

相关文章
|
4月前
|
XML 算法 安全
详解RAG五种分块策略,技术原理、优劣对比与场景选型之道
RAG通过检索与生成结合,提升大模型在企业场景的准确性与安全性。分块策略是其核心,直接影响检索效果与回答质量。本文系统解析五种主流分块方法:固定大小、语义、递归、基于文档结构及LLM分块,对比其优缺点与适用场景,并提出组合优化路径,助力构建高效、可信的RAG系统。
|
流计算 API Apache
Apache Flink 零基础入门(一):基础概念解析
本文是根据 Apache Flink 基础篇系列直播整理而成,由 Apache Flink PMC 戴资力与阿里巴巴高级产品专家陈守元共同分享。Apache Flink 系列入门教程每周更新一期,持续推送。
Apache Flink 零基础入门(一):基础概念解析
|
4月前
|
机器学习/深度学习 存储 自然语言处理
大模型基础概念术语解释
大语言模型(LLM)基于Transformer架构,通过海量文本训练,具备强大语言理解与生成能力。其核心组件包括注意力机制、位置编码与嵌入层,支持文本分割为Token进行处理。参数量达亿级以上,规模增长带来涌现能力,如复杂推理与跨任务泛化。混合专家模型(MoE)提升效率,推动模型持续扩展。
|
2月前
|
人工智能 自然语言处理 测试技术
我用AI写自动化测试脚本一周后,同事以为我偷偷请了个外援
一位测试工程师用AI打造自动化测试“流水线”:从让AI生成pytest脚本、设计测试用例,到接入知识库实现业务感知,再到构建测试智能体。一周内效率提升3–4倍,边界覆盖增30%,告别加班写脚本。真实实践,无外包,只有会思考的AI助手。
|
3月前
|
人工智能 测试技术
墨迹天气APP自动化测试智能体批量执行方案丨爱测智能体测试平台
APP测试陷入手工执行低效、自动化难落地的困境。爱测智能体测试平台创新提出“不改用例,也能自动执行”:直接理解并运行现有手工用例,支持页面理解、动态判断与完整流程(含数据准备),已在墨迹天气真实场景验证。让测试人员回归设计与质量决策。
|
4月前
|
人工智能 自然语言处理 API
全面认识MCP:大模型连接真实世界的“USB-C接口”
MCP(模型上下文协议)是Anthropic推出的开放标准,旨在打通大模型与外部工具、数据源的连接壁垒,被誉为AI时代的“USB-C接口”。它通过统一的协议规范,实现AI智能体对各类工具的即插即用,简化开发流程,提升任务执行效率,推动AI应用向自动化、生态化演进。
464 0
全面认识MCP:大模型连接真实世界的“USB-C接口”
|
4月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
大模型伦理与公平性术语解释
大语言模型中的偏见、公平性、可解释性、安全对齐、人类对齐与隐私保护是AI伦理核心议题。偏见源于训练数据,导致性别、种族等歧视;公平性追求无差别对待,需技术与社会协同;可解释性提升模型透明度,增强信任;安全对齐防止有害输出;人类对齐确保价值观一致;隐私保护防范数据泄露。这些维度共同构成负责任AI的发展基石,需多学科协作持续优化,以实现安全、公正、可信的AI系统。
|
4月前
|
机器学习/深度学习 存储 物联网
大模型优化与压缩术语解释
模型压缩技术如知识蒸馏、量化、剪枝、稀疏化、低秩分解和权重共享,旨在减小模型规模、降低计算开销,提升部署效率。这些方法在保持性能的同时,助力大模型在边缘设备等资源受限环境中的广泛应用。
|
4月前
|
人工智能 缓存 自然语言处理
大模型推理与应用术语解释
本文介绍了大语言模型相关八大核心技术:推理、生成式AI、检索增强生成(RAG)、提示工程、上下文学习、代理、多模态学习与语义搜索。涵盖从模型输出生成、内容创造、知识融合、输入优化到自主决策和跨模态理解等关键方向,系统阐述其原理、应用与技术挑战,展现当前AI从单一任务向通用智能演进的核心路径,凸显高效、准确、可信赖的智能系统发展趋势。(238字)
|
4月前
|
Linux 数据安全/隐私保护 虚拟化
虚拟机安装(CentOS7)
准备CentOS7镜像及VMware Workstation(可从百度云下载),提取码已提供。使用VMware创建虚拟机,参考指定教程完成安装。默认登录用户为root,密码由用户自设。确保电脑配置满足运行需求。(238字)