随着AI技术的发展，AI应用和相关的生态也在不断地蓬勃发展，孵化这些AI应用的平台也在这几年也逐渐成熟。大模型应用开发平台像是淘金者必不可少的铲子一样，成为很多云平台厂商和互联网公司必不可少的平台与工具。 提起大模型流程编排或者大模型应用开发平台，让人最多想起来的最多的是一直火热的LangChain，随着LangChain生态的不断繁荣，也诞生了Flowise这种开源三方可视化编排工具。除了工具外，还有产品化程度非常高的Dify等。今天让我们一起逐个看看这些开源产品的应用和优势吧。
本文关于如何将非结构化数据（如PDF和Word文档）转换为结构化数据，以便于RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统使用。
虚拟线程是由Java运行时而不是操作系统实现的Java线程，和传统线程(或称之为平台线程)之间的主要区别在于，我们可以很容易地在同一个Java进程中运行大量活动的虚拟线程，甚至数百万个。大量的虚拟线程赋予了它们强大的功能：通过允许服务器并发处理更多的请求，它们可以更有效地运行以thread-per-request（每个请求一个线程）的方式编写的服务器应用程序，从而实现更高的吞吐量和更少的硬件浪费。 一直听闻Java虚拟线程的“威名”很久了，于是最近做个人项目的时候便尝试使用JDK21进行开发，研究一下所谓的虚拟线程的原理与实现。技术水平有限，欢迎一起交流探讨～
作者一年前围绕设计模式与代码重构写了一篇《代码整洁之道 -- 告别码农，做一个有思想的程序员！》的文章。本文作为续篇，从测试角度谈程序员对软件质量的追求。
TCP/IP 这个主题很多文章比较陈旧，且以讹传讹的东西太多，所以本文作者结合了理论和实践去写，旨在通过一系列实验帮助读者深入理解 TCP 连接的建立过程。
通过 HarmonyOS Developer 官网我们可以了解 ArkUI 是一套声明式开放框架，开发者可以基于 ArkTS 语法设计一套极简的 DSL 以及丰富的 UI 组件完成跨设备的界面开发。 那么 ArkUI 是如何实现这一套声明式开放框架的呢？本文将通过分析开源的 HarmonyOS 渲染引擎 AceEngine 代码以及配套工程能力来进行详细解读。 本篇文章仅先针对响应式和工程化进行浅谈。
大规模语言模型（LLM, Large Language Models）扮演着越来越重要的角色。然而，想要真正发挥这些模型的强大能力，关键在于如何向模型输入明确、详细且符合预期的指令，这就是我们今天要讨论的重中之重——Prompt的写作。 Prompt，作为一种结构化的输入序列，不仅为模型提供任务要求和背景信息，更在很大程度上决定了模型输出的质量与相关性。一个设计优秀的Prompt，能够最大程度地减少误解，使得模型理解用户的需求并生成高质量的响应。 这篇文章的核心宗旨就是教你如何写出优秀的Prompt。我们将从Prompt的定义、运行过程，以及优秀Prompt应具备的各个要素入手，逐步展开详细的解析和实用示例，让你在短时间内掌握写作高效Prompt的技巧和策略。通过不断优化你的Prompt写作能力，你将能够更好地引导大模型，为各类应用场景生成高质量的文本输出。
本文深入探讨当前最前沿的prompt engineering方案，结合OpenAI、Anthropic和Google等大模型公司的资料，以及开源社区中宝贵的prompt技巧分享，全面解析这一领域的实践策略。
