摘要：
一、Prompt编排技术原理 1. 结构化Prompt设计JBoltAI通过领域驱动设计（DDD）将业务需求拆解为原子化指令单元，构建三层结构： 业务意图层：定义核心目标（如营销转化、风险拦截） 场景规则层：注入行业知识（如金融合规条款、医疗术语库 交互执行层：集成多模态输出模板（文本/表格/流程图 阅读全文
posted @ 2025-04-03 14:59
小小爱同学
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在企业数字化转型中，知识资产的高效利用成为核心竞争力。JBoltAI 通过RAG（检索增强生成）技术，构建了 “知识检索 - 语义理解 - 智能生成” 的闭环体系，帮助企业将海量非结构化数据转化为可行动的智能决策。本文以官网典型案例 —— 智能客服知识库系统为例，详解 RAG 技术的实现逻辑与行业价 阅读全文
posted @ 2025-04-03 14:58
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摘要：
渠道商的AI掘金革命——零门槛代理千亿级市场，打造未来增长极渠道商的生死抉择——代理AI，还是被时代抛弃？当传统软件代理利润缩水至5%、客户频繁追问“能否做AI功能”时，渠道商正站在历史拐点：①继续代理ERP、CRM等“过气产品”？——利润持续走低，客户流失加速。②转型AI赛道？——技术门槛高、投入 阅读全文
posted @ 2025-04-03 14:58
小小爱同学
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在企业数智化转型浪潮中，JBoltAI 凭借其独特的 AIGS（AI Generate Service）解决方案，正成为连接大模型能力与企业实际需求的桥梁。其核心价值在于通过技术框架的重构，将 AI 深度融入企业软件的全生命周期。技术架构：大模型与传统技术栈的无缝整合JBoltAI 采用微服务架构， 阅读全文
posted @ 2025-04-03 14:57
小小爱同学
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摘要：
Java 与 LLM 大模型融合的技术革命：JBoltAI 如何重构企业级 AI 开发范式一、Java 技术栈的智能化转型挑战随着 LLM（大语言模型）技术的突破，全球超过 900 万家 Java 企业正面临技术重构压力。传统 Java 开发体系在应对 AI 化转型时遭遇三大核心挑战：多模型适配困境 阅读全文
posted @ 2025-04-03 14:57
小小爱同学
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摘要：
JBoltAI Function Call技术解析：如何实现AI模型与企业系统的无缝对话在企业级AI应用开发中，如何让大模型能力与现有系统高效协同一直是技术难点。JBoltAI框架通过Function Call技术，构建了大模型与后端服务的智能桥梁，实现了"自然语言指令→系统功能调用"的自动化闭环。 阅读全文
posted @ 2025-04-03 14:57
小小爱同学
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