SpringBoot 整合Langchain4j 对接主流大模型实战详解

小码农叔叔

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2025-08-06 19:36:26

https://blog.csdn.net/zhangcongyi420/article/details/148972803?spm=1001.2014.3001.5501

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SpringBoot 整合 LangChain4j 操作实战详解

大模型RAG技术Langchain4j 核心组件深入详解

20小时重点已完成19小时重点完成80%源码解读较少，有一个并发实战项目，补充后6章的笔记，虽然前面看完了，没做笔记的部分差不多都忘记了50讲重点进阶有项目，有实战，有源码。一直想要实战练习巩固已有并发知识，实战来了！24h16小时进阶非常底层，从汇编理解 volatile 原理，从 hostSpot 源码分析指令重排、锁升级，锁同步，SpringCloud nacos 中对并发编程的运用。

900W或1Kw，20V-90V 10A双管正激可调电源充电机的研发过程和技术细节。涵盖了硬件设计（如PCB设计、磁性器件选择）、软件实现（如程序代码、保护功能）、通讯功能（如RS232隔离通讯）以及散热设计等方面。此外，还提供了详细的PCB图、程序代码、BOM清单、磁性器件和散热片规格书等源文件，旨在帮助用户快速投入生产。适合人群：从事电动汽车充电设备研发的技术人员、电子工程师及相关领域的研究人员。使用场景及目标：适用于需要高效、稳定的充电解决方案的企业和个人开发者。目标是通过详细的技术解析，帮助用户理解和掌握双管正激充电机的设计与实现方法，从而应用于实际产品开发。其他说明：文中不仅提供了理论知识，还包括具体的实现案例和源文件下载链接，便于读者深入研究和实践。

内容概要：本文详细介绍了基于Python实现的POA-BP（鹈鹕优化算法优化反向传播神经网络）多特征分类预测项目。项目旨在通过融合POA和BP神经网络，解决传统BP训练中易陷入局部最优、收敛速度慢等问题，从而提升多特征分类预测的精度和效率。POA算法通过模拟鹈鹕捕食行为，增强了全局搜索能力，提高了模型对高维复杂数据的适应性和鲁棒性。项目涵盖输入数据预处理、POA优化模块、BP神经网络训练模块及预测评估模块，提供了完整的算法实现框架和部分示例代码。适合人群：具备一定编程基础，特别是对机器学习和神经网络有一定了解的研发人员和技术爱好者。使用场景及目标：① 提升多特征分类预测精度，减少误分类率；② 加速神经网络训练过程，缩短训练时间；③ 克服传统BP训练局限，提高模型稳定性和泛化能力；④ 支持多领域实际应用需求，如金融风险评估、医疗诊断、图像识别等。其他说明：项目背景强调了新型群智能算法与经典神经网络结合的重要性，为智能化多特征分类提供了坚实的技术基础。通过模块化设计，实现了POA与BP的有效融合，确保代码结构清晰且便于维护。此外，项目还提供了详细的代码示例，帮助读者更好地理解和实践POA-BP算法。

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