RAG 学习笔记：文档切分、向量检索和回答兜底
写在前面RAG 是我补 AI 应用开发时重点学习的方向。它解决的问题很直接：大模型本身不知道我们的私有资料，所以需要先从知识库里检索相关内容，再让模型基于这些内容回答。 这篇文章不写“企业级架构”，只记录我现在对 RAG 的理解，以及做小项目时需要注意的几个点。 RAG 的基本流程一个简化版 RAG 流程可以分成四步： 12345文档整理 -> 文本切分 -> 向量化并存储 -&
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AI Agent 学习笔记：工具调用、RAG 和项目落地思路
写在前面实习结束后，我开始更认真地补 AI 应用开发。原因很现实：AI 工具发展太快，单纯做传统业务开发会越来越卷，但我自己的 AI 知识又还不够系统。 Agent 是我这段时间重点学习的方向之一。刚开始我以为 Agent 很神秘，后来发现先不用把它想得太玄。对应用开发来说，可以先理解成：模型不只是回答问题，还能根据任务选择工具、调用接口、读取资料，并把结果组织起来。 这篇文章是我的学习笔记，不是
MCP 学习笔记：工具协议和上下文扩展
写在前面学习 AI Agent 时，我经常看到 MCP 这个概念。我的理解是，它想解决的问题是：让模型更规范地连接外部工具和数据源。 这篇文章只是基础学习笔记，主要记录我对 MCP 的初步理解。 MCP 解决什么问题大模型本身只能根据上下文回答问题。如果它要读取文件、查询数据库、调用接口，就需要外部工具。 如果每个工具都单独设计一套接入方式，系统会越来越乱。MCP 的价值在于提供一种更统一的工具接
Spring Boot 3 学习笔记：Java 17、Jakarta 和项目迁移
写在前面Spring Boot 3 对 Java 后端来说是一个比较重要的版本。相比写“性能优化”，我更关注它带来的依赖、包名和兼容性变化。 Java 17Spring Boot 3 要求 Java 17 起步。Java 17 提供了一些新特性，比如 record： 12public record UserDTO(Long id, String name) {} 它适合简单数
MySQL InnoDB 学习笔记：索引、事务和 Buffer Pool
写在前面学习 MySQL 时，我一开始只关注 SQL 怎么写。后来做接口查询、分页筛选和 Bug 排查时，才发现如果完全不了解 InnoDB，很多问题只能停留在“好像是数据库慢”这个层面。 这篇文章是我对 InnoDB 的学习整理，重点放在面试和项目里更容易用到的几个点：索引、事务、锁和 Buffer Pool。 InnoDB 是什么InnoDB 是 MySQL 常用的存储引擎。平时我们写的建表、
拼团业务学习笔记：库存、订单和状态流转
写在前面拼团业务适合用来练习状态设计、库存处理和订单流转。这篇文章只作为学习笔记，不写成真实生产项目经验。 基础流程123456用户发起拼团 -> 校验活动和商品 -> 判断库存 -> 创建拼团记录 -> 邀请参团 -> 成团或失败 关键状态包括： 待成团 已成团 已失败 已取消 库存处理简单场景可以直接用数据库扣减： 1234UPDATE produ
MySQL 查询优化学习笔记：从慢查询到索引设计
写在前面我最开始写后端接口时，对 SQL 的理解很简单：能查出数据就行。后来在项目和实习里接触到分页查询、多条件筛选、列表展示之后，才发现 SQL 写法会直接影响接口稳定性。 这篇不是线上故障复盘，也不是夸张的优化案例，而是我整理的一次 MySQL 查询优化学习笔记。重点记录我怎么从一个慢查询场景里理解索引、分页和查询字段。 问题场景假设有一个用户业务数据表，需要支持后台列表查询： 按用户 ID
Redis 分布式锁学习笔记：setIfAbsent 和 Redisson
写在前面分布式锁是我学习库存扣减、重复提交和定时任务时接触到的内容。这篇只记录基础理解。 setIfAbsentRedis 实现锁的基础思路是：只有第一个请求能写入某个 key。 12Boolean success = redisTemplate.opsForValue() .setIfAbsent("lock:order:" + orderId, requestId,