本文探讨了在AI技术应用方面的战略布局与实践,指出“人人都是AI工程师”的时代已经到来。文章从AI应用的三种模式——Embedding模式、Copilot模式和Agents模式入手,详细解析了不同模式的技术实现思路与业务场景适配情况,并通过具体案例展示了如何利用AI技术提升业务效率和用户体验。此外,文章还分享了提示词工程、模型选型与评测、Function Calling与RAG等关键技术点,并展望了未来AI工程师的发展方向。
近两年 AI 技术发展迅猛,日新月异。大语言模型 (LLM)、AIGC、多模态、RAG、Agent、MCP 等各种相关概念层出不穷,若不深入了解,极易混淆。本文旨在简要介绍这些 AI 技术的核心概念、基本原理及其相互关系,主要帮助非 AI 行业的开发者建立基础认知。文中涉及的每项技术在其垂直领域都值得深入探索,本文仅作概念性和原理性的概述。如有疏漏或错误,欢迎指正。
Dify 是一个用于构建 AI 原生应用的开源平台,一个结合了后端即服务(BaaS)和 LLMOps 的综合性开发平台。由于其可视化的 AI 应用开发模式(支持聊天助手、工作流等)而获得了广泛的应用,受众群体包括开发者、运营、产品、公司人员等。 Spring AI Alibaba(SAA) 是一款以 Spring AI 为基础,深度集成百炼平台,支持 ChatBot、工作流、多智能体应用开发模式的 AI 框架。Spring AI Alibaba 提供了完全对等于 Dify 平台的应用开发能力,作为框架,它更强调用户基于 SDK 开发自己的应用。 在当前市场下,两款开源框架/平台分别有各自适用的开发场景,且都得到了开发者和企业的广泛采用。在这篇文章中,我们将深度讲解两个框架的结合:如何将在 Dify 平台上开发的应用导出为 Spring AI Alibaba 工程,至于为什么这么做?扩展性、性能、稳定性提升?请通过接下来的示例和企业实践测试数据了解详情。
在互联网时代,网站性能的好坏直接影响用户体验和转化率。对投放的广告页面而言,如何在保证视觉效果和功能的同时提升加载速度,成为了开发者必须面对的挑战。本文将探讨几种有效的外投页面性能优化策略,包括构建方式的优化、非首屏组件的处理、关键大图的预载、动效方面的升级,以及针对弱网环境下的降级策略、外投流渲染的技术升级等相关内容。
腾讯工程师程誉朝基于自己的编程助手使用经验,总结了这一套借助AI编程助手,从事软件开发的提示词工程,基本覆盖了项目开发的各个阶段:需求澄清、UI设计、可行性研究、技术选型、项目排期,任务拆分、进度跟进、测试、迭代、发布等等。
RabbitMQ 作为开源消息队列的标杆产品,凭借灵活的路由机制与高可用设计,支撑着海量业务场景的消息流转。而经典队列(Classic Queue) 作为 RabbitMQ 最基础、应用最广泛的队列类型,其底层存储机制直接决定了消息处理的性能边界与可用性上限。 理解经典队列的存储架构,不仅是掌握 RabbitMQ 核心原理的关键,更为生产环境的运维优化提供了理论支撑。本文将从文件目录结构、存储格式定义、读写流程到运维实践策略,全面解析经典队列的底层存储实现逻辑,帮助读者深入理解其在消息生命周期管理中的核心作用。
本文探讨了程序员在架构设计中的核心认知与实践,从系统架构的基本定义、原则和方法入手,深入解析了“形式”、“功能”和“概念”三者之间的关系。文章还结合《软件设计的要素》等书籍内容,强调了“概念”在架构设计中的重要性,并通过银行业架构网络(BIAN)和最小企业架构的实际案例,展示了如何构建敏捷、可复用的业务平台。最后,作者分享了关于程序员底层思维、技术领导力以及架构演进的思考,为读者提供了全面的架构认知框架。