MCP （Model Context Protocol，模型上下文协议）是一个标准化协议，定义了应用程序和 AI 模型之间交换上下文信息的方式。这使得开发者能够以一致的方式将各种数据源、工具和功能连接到 AI 模型（一个中间协议层），就像 USB-C 让不同设备能够通过相同的接口连接一样。MCP 的目标是创建一个通用标准，使 AI 应用程序的开发和集成变得更加简单和统一。
Spring Boot 熟悉后，集成一个外部扩展是一件很容易的事，集成Redis也很简单，看下面步骤配置：
AI Agent是大模型应用的一种特定形态，在深入理解什么是AI Agent之前，我们先直观理解一下大模型的工作方式：文本补全。
AbstractQueuedSynchronizer（简称 AQS）是 Java 并发包（java.util.concurrent）中最核心的基础组件之一，它为 Java 中的大多数同步类（如 ReentrantLock、Semaphore、CountDownLatch 等）提供了一个通用的框架。理解 AQS 的工作原理对于深入掌握 Java 并发编程至关重要。
RediSearch是一个Redis模块，为Redis提供查询、二次索引和全文搜索。要使用RediSearch，首先要在Redis数据上声明索引。然后可以使用重新搜索查询语言来查询该数据。RedSearch使用压缩的反向索引进行快速索引，占用内存少。RedSearch索引通过提供精确的短语匹配、模糊搜索和数字过滤等功能增强了
下文就是spring ai 的整个介绍，我们以spring ai alibaba为例（因为国内用这个方便一些），来仔细讲解如何快速的让java可以使用大模型的能力
就在前几天，IntelliJ IDEA 2025.1 正式发布了！这次真的更不动了！！这次更新的核心亮点包括：对 Java 24 的全面支持、Kotlin K2 模式成为默认、JetBrains AI 重大升级。此外，调试功能也得到增强，新增了对观察表达式（Watches）求值的暂停与恢复功能。
大模型技术正加速渗透至产业核心场景，成为驱动数字化转型的智能引擎。全球机器学习大会（ML-Summit）聚焦大模型技术的创新突破与产业实践，深入探讨其前沿方向与落地路径。作为AI发展的核心驱动力，检索增强生成（RAG）通过动态知识融合技术突破大模型的静态知识边界；智能体（Agent）借助自主决策与多任务协同能力重构人机协作范式；多模态大模型则依托跨模态语义理解技术解锁复杂场景的落地潜力。三者协同演进，不仅攻克了数据时效性、隐私安全与专业适配等关键难题，更在医疗诊断、金融风控、智能制造等领域催生从效率革新到业务重构的行业级变革。
Bean这个概念不是Spring独有的。或者说，在Spring成为事实上的JavaEE标准的今天，Java其实存在两套Bean规范。
要不你来讲讲Spring 的IOC和AOP你是怎么理解的呗？
在本篇文章中，我们将聚焦于 Spring Boot 应用的日志记录（Logback配置），探讨错误日志机制、事件格式及日志事件中捕获的信息类型。同时，我们还会介绍如何配置日志属性，例如日志文件命名、基于大小或时间的文件滚动策略，以及如何在 Spring Boot 应用中集成这些配置。
Agent，中文翻译为代理，顾名思义，代替用户在代理权限内去处理相关事宜。例如我聘请你作为代理律师，那么你将以我的名义进行民事法律行为；再例如我今天休假了，设置同事作为我的代理，去处理审批流等任务。
当我们开始一个LLM聊天对话，输入问题时，实际上大模型托管服务有内置的上下文信息，在我们输入信息，按下发送按钮时，大模型收到的是内置上下文 + 系统服务Prompt + 用户输入信息。
“智能”是一个广泛而复杂的概念，其定义和应用范围随着技术、科学和社会的发展不断演变。在当前的语境下，“智能”通常与人工智能（AI）相关联，指的是通过机器模拟人类智能行为的能力，包括感知、学习、推理、决策等能力。
作为一个重度JetBrains工具用户，每次IDE更新都让我既期待又忐忑。期待新功能带来的效率提升，忐忑是担心习惯的工作流被打乱。但这次2025.1的更新，真的让我眼前一亮！特别是AI方面的全面升级。废话不多说，直接上干货，分享我的第一手体验。
在 AI 编程助手领域，海外的 Cursor等工具风头正劲，如今腾讯带着 CodeBuddy 隆重登场，国产 AI 编程助手能否借其之力崛起？让我们一探究竟。
Java程序员几乎都了解Spring。 它的IoC（依赖反转）和AOP（面向切面编程）功能非常强大、易用。而它背后的字节码生成技术（在运行时，根据需要修改和生成Java字节码的技术）就是一项重要的支撑技术。Java字节码能够在JVM（Java虚拟机）上解释执行，或即时编译执行。其实，除了Java，JVM上的Groovy、Kotlin、Closure、Scala等很多语言，也都需要生成字节码。另外，playscript也可以生成字节码，从而在JVM上高效地运行！
你肯定听过这句话：“缓存用得好，升职加薪早”。作为DBA，MySQL、Oracle玩得溜，但Redis才是高并发场景下的“扛把子”。
Attention机制是深度学习中的一种技术，特别是在自然语言处理（NLP）和计算机视觉领域中得到了广泛的应用。它的核心思想是模仿人类的注意力机制，即人类在处理信息时会集中注意力在某些关键部分上，而忽略其他不那么重要的信息。在机器学习模型中，这可以帮助模型更好地捕捉到输入数据中的关键信息。
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