LLM应用开发_LLM应用开发技术文章

LLM应用开发

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11-09

LangChain4j是专为Java开发者设计的大模型应用开发框架，提供统一API抽象、丰富企业级组件和与Java生态深度融合的能力，让开发者能用熟悉的Java方式构建AI应用。它包含LLM Client、Chat Memory、Prompt Template等六大核心组件。

11-08

本文介绍Spring AI框架，它为Spring开发者提供统一API抽象，让AI集成变得简单。文章详解其核心概念（模型抽象、提示模板等），并通过代码示例展示基础应用、流式响应、RAG实现和模型路由等功能，同时提供企业级应用的最佳实践与常见陷阱解决方案。

11-07

本文针对Java开发者如何快速上手LLM应用开发给出指导，核心观点是无需转语言，可利用现有技术栈高效构建企业级LLM应用。文章介绍了从底层API到企业级解决方案的技术栈，核心开发模式，四步实战流程及常见陷阱规避建议。

11-06

本文介绍AI Agent框架选型指南，阐述了框架对AI应用开发的重要性，将主流框架分为入门友好型、多智能体协作、复杂流程建模、自主决策能力和企业级应用五大类9种框架，从技术复杂度、功能特性、行业适用性等维度进行对比，提供选型方法和避免常见陷阱的建议。

11-05

本文系统阐述智能代理与多模态应用的开发技术，从架构设计到实战落地，涵盖智能代理的四大设计模式与四步开发法，多模态应用的模型选择与模态融合策略，并总结五大常见陷阱及解决方案，助力开发者构建自主可控、自然高效的AI应用。

11-02

这篇教程教你从零开始，使用FastAPI+Vue构建类似Deepseek的AI助手。内容涵盖完整的前后端架构设计、数据库规划、LLM集成、安全防护与性能优化等。即使编程经验不多，也能跟着步骤实现打字机效果等流畅交互功能，打造一个功能完备的智能对话系统。

11-01

本文对比Dify和n8n两款开发平台，Dify专注于AI应用低代码开发，n8n侧重通用工作流自动化。文章分析了两者在LLM优化、知识库管理、系统集成等方面的优劣势，并通过上手难度、开发效率等维度进行了详细对比。