互联网大厂Java面试：从Spring Boot到微服务的技术深度探讨 面试场景： 在某互联网大厂的明亮会议室里，面试官严肃地盯着眼前的候选人小白程序员超好吃。今天的面试涉及多个场景，特别是在电商和共享经济领域的应用。 第一轮提问&…

文章系统介绍了Agentic RAG技术，它是RAG的增强版，通过整合AI智能体实现更智能的检索增强生成。文章详细解释了Agentic RAG的概念、架构、工作流程和优势，包括多轮查询、多源数据融合、多工具调用和智能决策能力。通过LazyLLM框架的代码示例&a…

Dify 本地部署实战：从源码到容器的完整搭建路径 在 AI 应用开发日益普及的今天，如何快速构建一个稳定、可扩展且支持复杂逻辑的 LLM 工具平台，成为开发者面临的核心挑战。Dify 正是为此而生——它不仅提供可视化编排界面，还深度整…

“在我电脑上明明是好的！”：我们如何3天平迁祖传项目，告别混乱环境 我刚接手一个祖传项目时，团队士气正处在最低谷。新人入职第一周基本都在折腾开发环境，而不是写代码，最常听到的一句话就是：“在我电脑上明明是…

简介 文章介绍了一个基于LangGraph 1.0和MCP协议的企业级数据中心设备监控智能体系统实现。系统通过LangGraph进行工作流编排，使用MCP作为工具协议，支持多种LLM模型，实现了设备状态查询、故障诊断、预警检查和历史数据分析等功能。文章详细解…

Langflow RAG 架构深度解析与实践 在企业知识库、智能客服和内部助手等场景中，检索增强生成（RAG）已成为解决大模型“幻觉”问题的主流方案。然而，传统基于 Python 脚本的实现方式往往面临开发周期长、调试困难、团队协作门槛高等…

NVIDIA TensorRT-LLM大语言模型推理优化：基于TensorRT镜像的极致性能实践 在生成式 AI 爆发的今天，企业部署大语言模型（LLM）早已不再局限于“能不能跑通”，而是聚焦于“能否高效、低成本地服务成千上万用户”。一个典型…

利用清华源加速TensorRT相关依赖的npm安装过程 在构建高性能AI推理系统时，开发者往往将注意力集中在模型优化、吞吐量提升和延迟控制上。然而，在真实开发环境中，一个常被忽视却极具破坏性的问题悄然浮现：依赖包下载缓慢甚至失败。…