牧云

怀璧慎显，博识谨言。

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2026-04-20
Spring AI 进阶指南：Hooks、Interceptors 与 Advisors 的深度辨析在构建基于大语言模型（LLM）的应用时，开发者经常面临一个困惑：我该如何控制模型的输入输出？又该如何管理智能体（Agent）的复杂执行流程？在 Spring AI 生态系统中，你可能会遇到三个相似但截然不同的概念： Spring AI Core 的 Advisors Spring AI Aliba
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- SpringAI Alibaba
2026-04-20
深度解析：Deep Research 与 ReAct —— AI 智能体的“战略家”与“执行者” 在人工智能飞速发展的今天，我们常常听到两个热词：ReAct 和 Deep Research。对于非技术背景的读者来说，它们听起来可能很像——都是让 AI 变得更聪明的方法。但实际上，它们处于完全不同的维度，解决的是不同层级的问题。如果把 AI 比作一个员工： ReAct 是它的工作习惯（边想边做，
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- AI
- 技术专题
2026-04-20
Spring AI Alibaba 实战：构建模块化、可热插拔的 AI Agent 技能系统在大型语言模型（LLM）应用开发中，如何让 Agent 既具备深厚的领域知识，又能灵活调用复杂工具，同时保持上下文的高效与稳定？传统的“巨型 System Prompt”方案往往导致 Token 消耗巨大、维护困难且响应迟缓。 Spring AI Alibaba 引入的 Skills（技能）机制，
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- AI
- 技术专题
2026-04-20
深度解析：AI多轮会话攻击的机制、实战案例与纵深防御体系随着大型语言模型（LLM）深入金融、医疗、编程等核心业务场景，其安全性已成为企业部署AI的首要考量。传统的单轮提示词注入（Prompt Injection）已逐渐被主流安全网关拦截，但一种更为隐蔽、更具破坏力的攻击方式——多轮会话攻击（Multi-turn Session Attack）正成为红队测
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- AI
2026-04-20
RAG 检索引擎深度解析：BM25 与向量化的互补在构建企业级检索增强生成（RAG）系统时，开发者常陷入一个误区：认为只要接入了最先进的 Embedding 模型，就能解决所有检索问题。然而，现实往往是：向量检索懂“语义”但失于“精确”，关键词检索懂“字面”但失于“灵活”。本文将深入剖析 BM25 与向量化（Embedding）的核心差异，探
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- AI
- 技术专题
2026-04-20
RAG 系统构建全指南：从 Embedding 原理到高召回率实战在大型语言模型（LLM）应用落地的浪潮中，检索增强生成（RAG, Retrieval-Augmented Generation）已成为解决模型幻觉、知识过时及领域专业性问题的事实标准。然而，许多开发者在构建 RAG 系统时，往往只关注大模型的生成能力，却忽视了底层知识库构建与检索精度的核心地位。
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- AI
2026-04-20
深入解析 Embedding 维度：从原理到 Spring AI 实战在构建基于大语言模型（LLM）和向量检索（RAG）的应用时，Embedding（嵌入）是连接自然语言与机器理解的桥梁。而 Embedding 维度（Dimension）则是决定系统性能、精度与成本的核心参数。本文将结合 Qwen 系列模型与 Spring AI 框架，全面解析 Embedding
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- AI
2026-04-20
Agent注入攻击 Agent 注入攻击（Agent Injection Attack）是随着大型语言模型（LLM）和自主智能体（AI Agents）普及而出现的一种新型安全威胁。它本质上是传统 Web 安全中“注入攻击”（如 SQL 注入、命令注入）在 AI 领域的演变和扩展。一、什么是 Agent 注入攻击？
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- AI
2026-04-16
深度解析：计算机中的“空间换时间”艺术在软件工程和算法设计中，我们常常听到一句话：“没有免费的午餐”。性能优化往往是一场权衡（Trade-off）的游戏。而在众多优化策略中，“空间换时间”（Space for Time）无疑是最经典、最直观，也是应用最广泛的一种手段。简单来说，空间换时间的核心思想是：通过增加内存或存储空间的占用，来减
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2026-04-14
GEO 与 SEO SEO 和 GEO 都是为了让你的内容被更多人看到，但它们面对的“考官”不同，导致策略和结果也有很大差异。简单来说： SEO (Search Engine Optimization)：优化给传统搜索引擎（如 Google、百度）看，目的是让用户点击链接进入你的网站。 GEO (Generative
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