TOPICS · ENGINEERING NOTES
AI 深度实践
面向技术决策者与工程团队的深度文章——不讲概念搬运，只讲我们怎么把 AI 做进企业系统。
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JBoltAI 版本演进：从 V4.0 到 V4.5，一个 Java AI 框架的进化路线
JBoltAI从V4.0到V4.5六版本进化，从AI应用平台走向企业智能体平台。
什么是事件驱动架构——AI 应用工程化的骨架
事件驱动架构把操作抽象成事件带生命周期回调，天然异步解耦，扛住大模型慢与不可靠。
RAG 系统的文档处理——你的 PDF 表格为什么总被读错
RAG翻车多在文档处理：PDF表格入库被读错，垃圾进垃圾出，表格还原是前置关卡。
什么是 Text2SQL——自然语言查数据库，难点在哪
Text2SQL把自然语言翻译成SQL查库，是智能问数引擎，难在语义二字。
什么是向量数据库——为什么 AI 记性好全靠它
向量数据库存储检索高维向量，靠相似度实现语义级查找，是AI应用记忆力的地基。
JBoltAI SDK 的五层架构——每一层都能单独换
JBoltAI SDK五层架构：应用、能力、事件调度、资源管理、基础设施层。
AI 平台怎么扛高并发——分布式部署与虚拟线程
AI平台扛高并发两层解法：JDK21虚拟线程榨干IO等待，分布式部署横向扩容。
AI 应用的安全加固——凭证、权限与脱敏
AI应用安全加固堵工程薄弱点：凭证管理、接口鉴权、运行时脱敏，防Key明文泄露。
Excel 向量化——表格数据进 AI 知识库的正确姿势
Excel向量化让散落表格进AI知识库可检索可问答，须迈过格式与合并单元格的坑。
什么是 Text2JSON 和 Text2Cypher——SQL 之外的两条路
自然语言转SQL查数、转JSON抽取、转Cypher查关系，合称三转能力。
