最新文章
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AI 写的登录接口能跑,上线前我却查出 SQL 注入写法2026/09/09
登录接口功能正常,不代表能直接上线。这篇用一个可复现的 AI 生成代码场景,拆开从自动扫描到人工确认的完整过程:SQL 拼接为什么被判 High、用户输入怎么追、参数化查询怎么改,以及扫描结果为
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Spring AI 提示词工程进阶:System / User / Assistant 角色、Prompt Template 动态拼装与多角色人设切换2026/09/09
Spring AI 提示词工程进阶:System / User / Assistant 角色、Prompt Template 动态拼装与多角色人设切换 在前文讲述的 ChatModel → ChatC
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从InMemory内存记忆到文件持久化,手把手教你管理AI的“记忆”2026/09/09
一、灵魂拷问:大模型真的记得你上一句说了啥吗? 大模型本质上是一个无状态函数——你给它输入,它吐输出,每次调用都是“重新做人”。那为什么ChatGPT能记住我们的上下文呢?秘密就是——Memory(记
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golang-jwt v5 入门2026/09/09
golang-jwt v5 入门 一句话总结 一、JWT 是什么(30 秒回顾) 一个 JWT 长这样(三段,用 . 连接): 段 内容 Header 算法(HS256 / RS256…) Pay
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把新版 LangChain Agent 做成真正应用:Memory、Streaming、SSE 与 Structured Output2026/09/09
前两篇解决了: 但到这里,Agent 仍然有几个很明显的问题: 这一篇我们把它真正升级成一个比较完整的 AI 后端服务。 核心包括: 一、为什么 Agent 默认没有真正的多轮记忆? 第一次: Fas
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AI 应用开发生产落地实践指南2026/09/09
一、概述与背景 大语言模型(LLM)在直接使用时存在三个核心局限: 🧠 理解与推理能力的局限 LLM本质上是基于概率的“文本预测器”,依靠海量数据中的统计规律来生成内容,而非真正理解语义和逻辑关系。它
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深入浅出RAG——第10章:检索后处理与重排序2026/09/09
讲解检索结果的后处理三件套:重排序、上下文压缩和分数阈值过滤,深入 Bi-Encoder 与 Cross-Encoder 的架构差异,并通过 代码演示 Reranker前后效果对比。
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新版 LangChain Agent 核心架构:State、Context、ToolRuntime 与 Middleware2026/09/09
上一篇我们已经知道: 底层本质依然是: 但如果新版 LangChain 只是帮我们把: 隐藏掉,那它其实并没有带来多大价值。 真正发生变化的是: 这四个概念。 它们让 Agent 从一个简单循环,逐渐
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写完 EasyECS 1.1.0,我为什么还是没把它做成完整 ECS?2026/09/09
做到 EasyECS 1.1.0 的时候,我其实已经具备了继续往前走的条件。 现在已经有: 如果继续加: 再往前走一步,它完全可以开始向一个“完整 ECS Framework”发展。 但我最后没有这么
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Kafka基础-安装、基础命令等2026/09/09
Kafka基础相关介绍,主要包含安装、常用的基础命令(比如启动、创建主题、创建生产者/消费者)以及对应java代码实现等