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使用 Dify 搭建 AI 图片生成助手并不是什么难事，而且不需要你会编程知识，也能轻松实现。
不知道大家最近没有发现？在我们新创建 Spring Boot 项目的时候，已经有了 Spring Boot 4.0.0 预览版这个选项了，如下图所示：
Dify 内置了两种 Agent 策略：Function Calling 和 ReAct，但二者有什么区别呢？在使用时又该如何选择呢？接下来我们一起来看。
在 Dify 工作流（Workflow 和 Chatflow）的实现中，“变量”做为最基础、最核心的组件发挥着不可或缺的作用，因为它承载了不同节点间数据传递的作...
Dify 中的工具是指其平台内置或支持集成的功能插件，用于扩展 AI 应用的能力。
我们在运营某个圈子的时候，可能每天都要将这个圈子的“热门新闻”发送到朋友圈或聊天群里，但依靠传统的实现手段非常耗时耗力，我们通常要先收集热门新闻，再组装要新闻内...
在经历了八个里程碑式的版本之后（M1~M8），Spring AI 1.0 正式版本，终于在 2025 年 5 月 20 日正式发布了，这是另一个新高度的里程碑式...
还有目前正在更新的 《Dify 从入门到实战》 本周也迎来了一大波内容更新，其中就包括今天要介绍的《AI 面试官》实战案例，接下来我们来看看它的主要功能，以及核...
续 Spring AI M8 版本之后（5.1 发布），前几日 Spring AI 悄悄的发布了最新版 Spring AI 1.0.0 RC1（5.13 发布）...
AI 技术发展很快，同样 AI 配套的相关技术发展也很快。这不今天刚打开 Spring AI 的官网就发现它又又又又更新了，而这次更新距离上次更新 M7 版本才...
LangChain4j 提供了 3 种 RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）实现，我们通常在原生或高级的 RAG...
LangChain4j 1.0.0-beta4 上周刚刚发布，并且计划这个月中旬发布 RC1，我觉得这次升级还是非常实用的，除了修复了一些关键的 BUG 之外，...
LangChain4j 和 Spring AI 是 Java 生态中实现大模型应用开发的两个最重要的框架，但二者的区别是啥？生产级别又该使用哪种框架？令很多人犯...
向量数据库是大模型应用开发必备组件之一，因为它在知识库、语义搜索、检索增强生成（RAG）等人工智能应用中发挥着举足轻重的作用。但向量数据有很多，为什么要使用 M...
简单来说，“向量”Vector 是大模型（LLM）在搜索时使用的一种“技术手段”，通过向量比对，大模型能找出问题的相关答案，并且进行智能回答。
在 Spring AI 中，流式输出（Streaming Output）是一种逐步返回 AI 模型生成结果的技术，允许服务器将响应内容分批次实时传输给客户端，而...
最近在深度体验和使用 Spring AI 和 LangChain4j，从开始的满怀期待五五开，但最后极具痛苦的使用 LangChain4j，让我真正体验到了正规...
Spring AI 前两天（4.10 日）更新了 1.0.0-M7 版本后，原来的 SimpleVectorStore 内存级别的向量数据库就不能用了，Spri...
不知道大家有没有发现？对于添加到 MCP 服务市场的成千上万个 MCP 服务（而且这个数字每天还在增加），我们可以不写一行代码，轻松实现调用，但背后的原因究竟是...
MCP 这个概念相信大家已经听了无数次了，但不同人会有不同的解释，你可能也是听得云里雾里的。
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