2026实战：用ChatGPT官网设计高可用秒杀系统架构
本文介绍AI（如GPT-4o）如何高效辅助技术架构师设计高并发秒杀系统：3秒生成含限流、Redis原子扣减、RocketMQ异步下单、分库分表等的完整方案，覆盖技术选型、伪代码、风险点及文档输出，将2人天工作压缩至2小时内，提升设计效率与质量。（239字）
基于JWT+SpringSecurity整合一个单点认证授权机制
本文介绍了基于JWT和SpringSecurity的授权认证机制架构设计。系统采用RBAC权限模型，通过5张表描述用户-角色-权限关系。认证流程包含登录验证、IP检查、密码匹配等环节，使用JWT生成token并保存用户信息到Redis。授权部分利用@PreAuthorize注解和PermissionService实现权限校验，支持单权限、多权限及角色验证。整体架构通过过滤器链实现无状态认证，兼顾安全性和灵活性，为开发者提供了完整的认证授权解决方案。
大模型应用开发2-SpringAI实战
本文介绍了SpringAI框架如何整合大语言模型，并详细讲解了应用开发的关键技术。主要内容包括： 核心功能 支持OpenAI、Ollama等主流平台 封装对话模型、向量计算等功能 提供同步/异步调用方式 关键技术实现 会话记忆管理（内存/Redis） 工具调用（Function Calling） 知识增强（RAG）架构 多模态交互（文本/图像） 典型应用场景 文献阅读助手实现 智能客服系统 文档知识库问答 开发实践 配置向量数据库 处理PDF文档 实现工具调用 兼容阿里云平台 该框架显著简化了大模型应用开发
大模型应用开发3-LangChain4j实战
本文介绍了LangChain4j框架的使用方法，主要包括以下内容：1. 基础配置：创建SpringBoot项目并配置OpenAI聊天模型；2. AIServices工具类：简化模型调用，支持流式和阻塞式两种调用方式；3. 会话记忆功能：实现多轮对话记忆，支持会话隔离和Redis持久化存储；4. RAG检索增强：通过向量数据库存储和检索专业领域知识，提升大模型回答质量；5. Tools工具：通过Function Calling机制实现业务功能调用。文章详细讲解了每个功能的实现步骤，包括代码示例和配置方法，帮助
