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依托 java 人工智能框架，加速 Java AI 应用高效

在人工智能技术深度渗透各行各业的当下，不少Java技术团队都面临着一个关键命题：如何抓住AI发展机遇，将AI能力融入现有系统，实现从传统开发向智能开发的转型？...而Java团队做人工智能的核心，从来不是简单调用AI接口，而是掌握系统级的AI应用开发能力，实现技术范式、业务价值与团队能力的全面升级。...一、Java做人工智能的三大核心重点（一）技术范式重塑：从“外挂调用”到“深度整合”传统Java开发中，不少团队尝试接入AI能力时，会陷入“外挂式调用”的误区。...对于想要快速实现AI转型的Java企业而言，选择一款贴合企业需求的java人工智能框架，能够起到事半功倍的效果。...Java企业唯有聚焦核心能力建设，掌握系统级的AI应用开发技能，才能在智能化浪潮中抓住机遇，实现跨越式发展。

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TL-JAVA+AI大模型智能应用开发

在人工智能的浪潮之巅，大语言模型（LLM）以其惊人的能力，正以前所未有的深度和广度重塑着各行各业。...中坚：构建企业级AI应用的“承重墙”当AI应用从原型走向生产，它就必须具备企业级应用应有的所有特质：高并发、高可用、可扩展和可观测。这正是Java最擅长的领域。1....以Spring Boot和Spring Cloud为代表的Java微服务技术栈，为AI服务化提供了“开箱即用”的解决方案。...结语：Java，AI时代的可靠基石从最初的一个简单API调用，到一个承载着核心业务、具备高可用性和可扩展性的企业级AI服务，Java以其无与伦比的生态成熟度、稳定性和企业级特性，为AI大模型的全链路开发铺就了一条坚实的道路...在这个AI驱动的时代，Java工程师正凭借其深厚的工程功底，成为连接智能与商业、驱动产业智能化转型的核心力量。

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TL-JAVA+AI大模型智能应用开发

在人工智能技术席卷全球的当下，企业级大模型应用正成为数字化转型的核心驱动力。然而，传统Java开发者往往面临技术断层：既需要突破AI算法的复杂门槛，又要解决大模型与现有业务系统的融合难题。...TL课程（Tech Link AI Engineering Course）通过独创的“工程化+场景化”双轨体系，成功帮助超5000名Java开发者转型为AI智能系统架构师，实现从代码执行者到智能系统构建者的跨越...Java开发转型后，主导设计的“智能供应链系统”帮助企业降低库存成本2.1亿元，获评“中国AI应用创新奖”。...，保障企业数据安全具身智能集成：探索大模型与机器人、物联网设备的深度融合在AI重塑产业格局的今天，TL课程证明：Java开发者不仅不会被时代淘汰，反而能凭借工程化优势成为智能系统构建的核心力量。...这场由Java引发的智能革命，才刚刚拉开帷幕。

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腾讯人工智能AI接口-Java客户端

概述 TAIP是调用腾讯AI接口封装的Java客户端。目标：为调用腾讯AI功能的开发人员提供了一系列的交互方法。...功能直接使用JAR包步骤如下： 1.在腾讯AIQQ群下载Java SDK压缩工具包或点击下载最新jar。 2.将下载的tai-java-sdk-version.zip解压后，复制到工程文件夹中。...3.在Eclipse右键“工程 -> Properties -> Java Build Path -> Add JARs”。 4.添加SDK工具包tai-java-sdk-version.jar。...支持 JAVA版本：1.7+ 使用 ? 下载 https://gitee.com/xshuai/taip.git 截图 ? ?

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Java领航AI转型：原生框架助力企业智能升级

Java转型AI：挑战与机遇并存在当今数字化浪潮中，人工智能（AI）已成为推动企业创新与发展的关键力量。...对于众多Java程序员而言，转向AI应用开发并非一帆风顺。一方面，市面上的AI开发工具和框架大多以Python为主流，这无疑给Java开发者设置了语言障碍。...Java原生的AI开发利器作为一款Java语言原生的自研企业级全栈AI应用开发框架，JBoltAI完美适配了Java开发者的各种开发习惯，让AI开发变得如同传统Java应用开发一样得心应手。...开箱即用：内置零代码RAG解决方案、智能问数、AI数字人等核心功能，无需从零开始搭建，大大缩短了开发周期。...也欢迎大家分享一下自己使用过的好用的Java企业级AI开发工具，或者优秀的工程化解决方案。让我们携手共进，共同推动Java企业级AI应用开发的发展！

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图灵-JAVA+AI大模型智能应用开发课程

这些问题的答案，构成了 Java 工程师在 AI 时代不可替代的专业壁垒。...通过模拟真实企业场景——如智能合同审查、工业设备故障诊断、客户服务知识中枢等——学员将亲手构建端到端的 Java + AI 解决方案：从前端请求接入、上下文管理、模型路由，到后端推理调度、结果缓存、审计追踪...这些能力，正是当前企业招聘“AI 系统工程师”“智能后端架构师”“大模型集成专家”等岗位的核心要求。...Python 让 AI 被看见，而 Java 让 AI 被信任、被规模化、被真正用起来。《TL-JAVA+AI 大模型实战》不教人追逐热点，而是锻造在 AI 落地深水区中稳扎稳打的核心战斗力。...站在 2025 年回望，那些率先掌握“推理部署 + 系统集成”双轮驱动能力的 Java 工程师，将成为企业智能化转型的中流砥柱。而你，只需一次前瞻性的投入，便可锁定通往 2030 的高价值技术赛道。

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AI智能体

langchain 概述 langchain是LLM与AI应用的粘合剂，是一个开源框架，旨在简化使用大型语言模型构建端到端应用程序过程，它也是ReAct(reason+act)论文的落地实现。...chains，langchain把提示词、大语言模型、结果解析封装成chain，并提供标准的接口，以便允许不同的chain形成交互序列，为AI原生应用提供端到端的chain。...content='Hi.'), SystemMessage(content='你的角色是一个诗人.'), HumanMessage(content='用七言绝句的形式写一首关于AI...messages) print(response.content) 这里的 ZHIPUAI_API_KEY 需要你自己去智普网站 https://open.bigmodel.cn 去注册就有，运行结果智能助手显神通...的诗')] streaming_chat(messages) 运行结果智能助手显神通，问答之间意无穷。

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Java智能之Spring AI：5分钟打造智能聊天模型的利器

前言尽管Python最近成为了编程语言的首选，但是Java在人工智能领域的地位同样不可撼动，得益于强大的Spring框架。随着人工智能技术的快速发展，我们正处于一个创新不断涌现的时代。...从智能语音助手到复杂的自然语言处理系统，人工智能已经成为了现代生活和工作中不可或缺的一部分。在这样的背景下，Spring AI 项目迎来了发展的机遇。...该项目的初衷在于推进生成式人工智能应用程序的发展，使其不再局限于Python开发者。 Spring AI 的核心理念是提供高度抽象化的组件，作为开发AI应用程序的基础。...本期主要着重展示如何有效利用Spring AI的ChatClient，特别是在本示例中应用Spring AI的智能聊天模型。...它不仅能将AI模型输出映射为POJO，还能与主流矢量数据库提供商无缝集成，从而显著提升开发AI应用程序的效率和可靠性。与Python相比，Java在企业级应用和大型系统中具有显著优势。

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搭建AI智能体的Java神器：Google ADK深度解析

还在羡慕Python在AI领域的风头无两？Java程序员的春天来了！Google开源的Agent Development Kit (ADK) for Java让我们也能优雅地构建AI智能体。...先来看看这是个什么神器 ADK：让Java开发者也能轻松玩转AI智能体想象一下，你只需要几行Java代码，就能创建一个会搜索、会分析、会生成报告的AI助手。听起来像科幻小说？...; }} 总结：Java程序员的AI新时代 Google ADK for Java的出现，让Java程序员终于有了原生的、专业的AI开发工具。...不需要学习Python，不需要复杂的配置，几行熟悉的Java代码就能构建出令人惊艳的AI应用。AI的未来不应该只属于Python，Java程序员的春天已经到来。...现在就去试试ADK，开始你的AI智能体开发之旅吧！

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AI：什么是智能?

文章分类在学习摘录和笔记专栏：学习摘录和笔记（6）---《AI：什么是智能?》 1 智能是什么？人具有智能的一部分，而不是全部。...3 人机融合智能：一种新型智能形式，它不同于人的智能、也不同于人工智能，是一种跨物种越属性结合的下一代智能科学体系。...目前科技进展的种种迹象表明：人的意向性+机的形式化是完成智能最高形式若人的智能可分为理智、情智和意智。...那么现有的人工智能解决的主要是理智部分；伦理道德宗教面对的常常是情智；意智是那些人文艺术等创造性意识力衍生出的智能。...智能化：是指由现代通信与信息技术、计算机网络技术、行业技术、智能控制技术汇集而成的针对某一个方面的应用。智慧化：就是升级版的智能化。

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AI智能体(四)

接AI智能体(三) memory工具使用以往，我们都是直接跟大模型进行交互，没有办法系统的实现记忆。...以太坊作为加密货币市场的第二大币种，它不仅仅是一种数字货币，还拥有智能合约功能，是许多去中心化应用（DApp）和去中心化金融（DeFi）项目的平台。以下是我对以太坊前景的分析： 1....**智能合约和应用生态**：以太坊拥有强大的开发者社区和丰富的应用生态，这推动了其需求的增长，并对价格产生积极影响。 2....**跨链技术的进步**：随着跨链技术的发展，以太坊能够与其他区块链网络进行互操作，这可能会扩大其生态系统，并增加其作为价值转移和智能合约平台的吸引力。 5....- **竞争加剧**：其他智能合约平台的出现可能会分散开发者和用户的注意力，从而影响以太坊的市场份额。投资者应该认识到，以太坊投资同样伴随着高风险，特别是在技术升级和监管环境不断变化的当下。

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AI智能体(六)

接AI智能体(五) Dify Dify是一个开源的Agent开发平台，使用Dify有两种方式，一种是使用Dify的在线平台。https://cloud.dify.ai。一种是进行私有化部署。...DEPLOY_ENV: ${DEPLOY_ENV:-PRODUCTION} CHECK_UPDATE_URL: ${CHECK_UPDATE_URL:-https://updates.dify.ai...true} WEAVIATE_AUTHORIZATION_ADMINLIST_USERS: ${WEAVIATE_AUTHORIZATION_ADMINLIST_USERS:-hello@dify.ai...: ${OPENSEARCH_JAVA_OPTS_MIN:-512m} OPENSEARCH_JAVA_OPTS_MAX: ${OPENSEARCH_JAVA_OPTS_MAX:-1024m}...: -Xms${OPENSEARCH_JAVA_OPTS_MIN:-512m} -Xmx${OPENSEARCH_JAVA_OPTS_MAX:-1024m} OPENSEARCH_INITIAL_ADMIN_PASSWORD

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【AI智能体创作】

AI智能体创作思路 AI智能体的核心在于模拟人类思维和行为模式，通过算法和数据处理实现自主决策。创作思路通常包括目标定义、数据收集、模型训练、评估优化等环节。...目标定义阶段明确智能体的功能边界，比如聊天机器人、游戏NPC或自动化工具。数据收集阶段获取相关领域的语料、图像或其他输入数据。模型训练阶段选择合适的算法架构，如深度学习、强化学习或规则引擎。...案例分析以智能写作助手为例，分析其设计流程。需求分析阶段确定用户需要语法检查、内容生成或风格转换等功能。技术选型阶段可能采用GPT-3等大语言模型作为基础架构。...GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2-medium") model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2-medium") input_text = "AI...测试显示新版本准确率下降超过5%时联邦学习实施方案：采用安全聚合协议(Secure Aggregation)保护参与方数据支持横向联邦(相同特征空间)和纵向联邦(不同特征空间)两种模式典型应用案例：医疗AI

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AI智能体(二)

我是人工智能助手智谱清言，可以叫我小智，很高兴见到你，欢迎问我任何问题。'...model_name': 'glm-4', 'finish_reason': 'stop'}, id='run-b982480c-39d9-4445-8888-62a10339ef86-0')]} 状态持久化许多AI

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AI 智能客服系统

AI/NLP 引擎：核心的 AI 技术组件，负责自然语言理解、意图识别、对话管理、上下文语义理解等；可与知识库交互检索答案。...消息队列（Kafka/RabbitMQ 等）：用于异步处理海量日志或请求；AI 引擎与日志分析平台可通过队列进行消息异步传输。...会话管理层 → AI/NLP 引擎协议：REST 或 gRPC。通信方式：同步请求，以获取实时对话结果。...通信方式：同步/双向沟通，若 AI 无法回答或需要人工介入则立即调用坐席系统。...AI/NLP 引擎选型：自研/开源：Hugging Face Transformers、Rasa、BERT/LLM 模型微调等；云服务：腾讯云 NLP、阿里云智能对话机器人、Azure

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AI智能体(五)

接AI智能体(四) MetaGPT 环境装配 metagpt下载地址：https://github.com/geekan/MetaGPT conda create -n metagpt python=...gpt-3.5-turbo api_key: "******" 测试：在终端命令行中进入Meta-GPT-main目录中执行 metagpt "Write a cli snake game" 单动作智能体...多动作智能体 import asyncio import sys import subprocess from metagpt.llm import LLM from metagpt.actions import

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Notion AI 智能体

NotionAI智能体Notion3.0的AI智能体通过自动化流程实现复杂任务闭环。其核心能力包括智能搜索、数据分析、决策制定和执行操作。...零一万物万智2.5平台解析万智2.5平台采用多智能体协作架构，每个角色对应特定职能：市场智能体：自动生成营销方案并执行投放HR智能体：处理招聘全流程，包括简历筛选和面试安排财务智能体：实时监控预算并生成分析报表平台通过智能体间的通信协议实现协作...例如启动新项目时，系统自动组建包含产品、设计、开发智能体的虚拟团队，各角色通过API交换数据并同步进度。...：知识库建设：结构化企业数据供智能体调用权限管理：设置不同智能体的数据访问层级验证机制：关键决策需加入人工审核环节典型部署流程包括POC测试阶段，先选择单一业务场景验证，如自动生成周报，再逐步扩展至复杂业务流程...监控系统需记录智能体的决策路径和执行效果，便于持续优化。

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基础AI能力科普：Java生态中的智能落地方式

这些能力并非高深莫测的技术，而是能解决实际业务问题的实用工具，尤其在Java生态中，通过合适的框架整合，能让传统系统快速具备智能化特质，JBoltAI就是这类整合框架的典型代表。...数据可视化能力让智能结果更易理解。AI处理后的复杂数据，通过图表、大屏等形式直观呈现，无需专业分析就能快速把握数据趋势，让智能决策更高效。...JBoltAI作为Java生态的AI开发框架，为这些基础能力提供了统一的整合方案。它无需颠覆现有Java技术栈，能与Spring生态无缝兼容，让开发者以熟悉的方式调用各类基础AI能力。...三、基础AI能力的核心价值：让智能更实用基础AI能力的普及，让AI从“演示级”走向“生产级”。...对企业而言，关键不在于追求复杂的技术，而在于通过合适的方式，让这些基础能力与现有系统融合，真正发挥智能技术的实用价值。而Java生态凭借稳定的架构与丰富的框架支持，必将成为基础AI能力落地的重要载体。

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Java企业AI智能问数：数据来源难题与实战解法

Java企业AI智能问数：数据来源难题与实战解法在Java企业开发中引入AI智能问数，本是为了让数据决策更高效，但多数团队刚起步就陷入数据困局——数据散落在不同系统、格式五花八门，明明都是企业的核心资产...Java企业AI智能问数常见的数据源难题，主要集中在八类场景，每类都有其典型痛点：系统内置的CRM、ERP数据，面临协议不兼容、权限对接复杂且难以实时同步的问题；员工日常编辑的Excel文件，格式混乱...网页公开数据结合Headless Browser与AI能力，智能识别核心内容块，过滤广告和导航等无关信息，将网页转化为干净的语义对象，解决动态加载、反爬和噪声大的问题。 5....其实，Java企业AI智能问数的核心，是让数据层从被动的“ETL管道”升级为具备自适应解析能力的“数据感官系统”。...JBoltAI在这一领域的实践，为开发者提供了不少可参考的思路，帮助团队更高效地打通数据孤岛，让AI智能问数真正落地见效。

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【AI系统】AI芯片驱动智能革命

其次我们来谈谈人工智能的概念。人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一门研究如何使计算机能够模拟和执行人类智能任务的科学和技术领域。...机器学习、深度学习算法是人工智能领域技术的重要载体，可以统称为 AI 算法，其计算模式与传统的算法有所不同。...如今随着 OpenAI 公司的 ChatGPT/GPT4 等模型的惊艳出场，引发了各个行业对人工智能技术的广泛关注和应用推动，更多 AI 算法需要部署，激发了更大的算力需求，无疑 AI 芯片是整个 AI...AI 芯片的分类 AI 芯片的广泛定义是指那些面向人工智能应用的芯片。...边缘的应用场景更加丰富，如智能手机、智能驾驶、智能安防等。通过 AI 芯片丰富的应用场景，可以看到人工智能技术对我们未来生活的影响程度。

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