没有理想的人不伤心

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）技术：通过引入外部知识库，利用检索模块（Retriever）从大量文档中提取相关信息，并将这些信息传递给生成模块（Generator，一般是大模型），从而生成更准确且有用的回答。 核心思想在于通过检索与生成的有机结合

1 介绍 LangChain4j 是一个专为 Java 开发者设计的框架，其目的在于简化构建与大型语言模型（LLMs）相关的应用程序。它为开发者提供了一系列工具和抽象概念，借助这些，开发者能够迅速打造出由 LLM 驱动的复杂应用，像聊天机器人、智能助手以及文档分析工具等。 核心功能： 与多种 LLM

MCP 介绍与实践 介绍 痛点 传统交互下，大模型面临着如下问题： 模型幻觉：大模型基于概率生成文本的机制会导致“一本正经的胡说八道”，即生成看似合理但实际错误或虚构的内容。 时效性问题：大模型的训练数据通常存在时间滞后性，无法获取最新的动态数据，在一些对于实时性要求比较高的场景下，传统大模型可能出