带刺的坐椅

摘要： Solon v3.7 引入 JSpecify 空安全注解，通过编译期静态分析预防 NPE 问题。核心特性包括默认非空规则（@NullMarked）、显式可空标注（@Nullable）以及对集合类型的精细控制。实际案例展示了如何通过注解明确方法参数和返回值的空值语义，同时介绍了项目配置步骤和 NullAway 集成方案。该方案将传统的运行时空指针检查提前到编译阶段，显著提升代码健壮性和可维护性。 阅读全文

摘要： 本文介绍了大语言模型提示语的消息类型及构建方式。主要内容包括：1）四种消息类型（用户消息、系统消息、助理消息、工具消息）的结构与属性；2）用户消息的三种构建方式：基本消息、格式化上下文和定制模板；3）消息增强技术，通过附加上下文实现RAG技术；4）多角色混合提示增强示例，展示如何组合不同消息类型实现多轮对话。文章提供了详细的Java代码示例，说明各类消息的具体应用场景和使用方法。 阅读全文

摘要： 本文介绍了HTTP流式输出的两种常见方式：SSE(Server Sent Event)和NDJSON(Newline-Delimited JSON)。SSE以空行分隔消息块，每个消息块包含必选的data属性；NDJSON则以换行符分隔JSON消息块。文章提供了Java示例代码展示两种实现方式，并说明Solon框架提供了作为客户端接收流式数据的能力，包括获取文本行流和SSE流。最后指出Solon的HttpUtils工具支持这两种流式数据的客户端接收。 阅读全文

摘要： 本文介绍了聊天模型的接口风格支持情况，重点阐述了不同平台（如DeepSeek-V3、ollama、阿里百炼等）的接口适配方案。框架内置支持openai、ollama和dashscope三种方言适配，并详细说明了各适配的配置要求和使用场景。文章还提供了方言依赖包的分类说明，包括核心包和具体方言包。最后展示了聊天方言接口的定义和OllamaChatDialect的定制实现示例，说明了如何通过匹配检测、构建消息节点等方式实现方言适配。 阅读全文

摘要： Solon框架通过摒弃Java EE规范依赖，构建了一个轻量高效的微服务开发平台。其设计优势体现在：1）彻底轻量化，实现极速启动和低资源占用；2）容器中立性，灵活适配多种网络I/O技术；3）专注核心功能，简化开发复杂度；4）紧密跟进Java SE新特性。这些特性使Solon在云原生时代展现出比传统框架更优异的性能表现和适应性，成为现代Java微服务开发的创新选择。 阅读全文

摘要： Solon框架的聊天模型接口(ChatModel)提供了多种交互方式，包括同步调用(call)、流式调用(stream)、工具调用(Tool Call)等功能。支持通过YAML配置或手动方式构建模型，可设置API地址、提供商、模型类型等参数。接口支持同步获取完整响应和异步流式响应(基于reactivestreams规范)，并能与Solon-Flow集成。内置的模型日志功能会记录请求和响应信息，便于调试。该接口设计灵活，可适配多种响应式框架如Mutiny、RxJava或Reactor。 阅读全文

摘要： LangGraph和Solon AI Flow是两种不同的AI流程编排框架，核心区别在于思维路线设计。LangGraph采用状态机结构，适合构建需要动态决策的复杂AI智能体，适合Python开发者。Solon AI Flow采用流程图结构，强调标准化流程，适合Java开发者快速部署企业级AI功能。两者在配置方式、Web服务集成和高级功能实现上各有特点：LangGraph需要编写代码实现灵活逻辑，Solon AI Flow通过YAML配置简化流程搭建并内置Web组件。 阅读全文

摘要： 本文对比了Java企业级开发中三种主流AOP实现：AspectJ、Spring AOP和Solon AOP。AspectJ功能最全面，支持字节码织入，可拦截各类连接点但配置复杂；Spring AOP基于动态代理，与Spring生态集成度高，但仅支持方法执行拦截；Solon AOP同样使用动态代理，采用纯注解驱动设计，更轻量但侵入性较强。选择建议：Spring项目优先Spring AOP，极致需求选AspectJ，轻量云原生场景考虑Solon AOP。三种方案各有侧重，可根据项目需求灵活选择。 阅读全文

摘要： Solon AI & MCP 是 Java 智能体开发框架，支持 Java 8-25，提供统一接口集成主流 AI 模型。框架支持聊天模型、生成模型、RAG 知识库、MCP 协议等多种 AI 能力，并提供与 Spring 等框架的兼容性。技术预览展示了简洁的 API 设计，如构建聊天模型和使用 MCP 服务端/客户端。 阅读全文

摘要： 聊天模型配置与请求选项摘要 ChatConfig定义聊天模型的基础配置，包括必填的apiUrl和model，以及可选参数如apiKey、provider等。可通过构建器模式直接创建或注入配置。 ChatOptions提供请求级别的控制选项，支持添加函数工具、拦截器和自定义参数，包含常用选项如temperature、max_tokens等。通过链式调用可灵活配置每个请求，如添加天气查询工具并传入用户上下文。response_format参数可控制输出格式，但具体支持情况需参考模型文档。两者配合使用可实现细粒度 阅读全文