SpringBoot 整合 Langchain4j AIService 深度使用详解

小码农叔叔

优质创作者: Java技术领域

领域专家: 后端开发技术领域

2025-07-27 16:52:11

https://blog.csdn.net/zhangcongyi420/article/details/148995160?spm=1001.2014.3001.5501

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SpringBoot 整合 Langchain4j 会话记忆深度使用详解

检索增强生成（Retrieval-augmented Generation）‌1. 基础大模型的局限性‌‌知识时效性差‌：依赖公开数据训练，存在周期性更新延迟，难以覆盖快速变化领域（如科技、金融）的新概念或实时信息。‌业务适配不足‌：无法直接访问企业内部分散的非结构化数据（如文本、Word、HTML、数据库等），导致对特定业务场景的理解受限。‌2. 传统方案（函数调用/系统消息）的瓶颈‌‌信息承载有限‌：仅能处理少量简单查询，无法支持大规模业务知识的整合与调用。‌3. RAG的核心价值‌‌。

万一客户的环境不支持AVX2指令集怎么办，先降到SSE4.1（推出于2008年，也是Intel一马当先，AMD在2011年跟进），四车道也比单行道好。SIMD（Single Instruction, Multiple Data）是现代CPU的一项关键特性，翻译过来就是"单指令，多数据"。用户的输入不一定是32的整数倍，所以，我们需要对余数做额外的处理，在确保对齐的前提下，不遗漏任何数据。

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