摘要：
数据查询还在写 SQL？这套 AI 逻辑让 “自然语言问数” 成现实在数据驱动决策的时代，“数据查询” 却成了很多人的痛点：业务人员不懂 SQL，技术人员疲于支持，明明是自家数据，用起来却处处卡壳。传统的数据查询模式，要么依赖技术人员写 SQL，要么用固定报表模板，灵活性和效率都难以兼顾。其实，AI 阅读全文
posted @ 2025-11-22 13:17
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需求分析总卡壳？这套 AI 逻辑让 “需求文档” 从模糊到精准做产品的人，大多经历过 “需求分析难” 的痛点：用户描述模糊，关键信息缺失，需求文档反复修改却总差一口气。传统的需求分析依赖人工经验，既耗时又容易遗漏细节。其实，AI 技术的发展已为需求分析带来新的解题思路，让 “从模糊需求到精准文档” 阅读全文
posted @ 2025-11-22 13:17
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摘要：
视频转文字只是 “语音识别”？这套技术逻辑让内容处理效率翻倍提到视频转文字，很多人第一反应是 “语音识别工具”，但真正的企业级应用远不止于此。从媒体制作到教育培训，大量场景需要将视频内容转化为结构化文字，但传统工具往往面临三大痛点：识别精度低、多格式兼容差、文字存储无结构化。其实，一套成熟的视频转文 阅读全文
posted @ 2025-11-22 13:17
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摘要：
企业级 RAG 系统从 Demo 到工业级应用 我将围绕企业级 RAG 系统的核心痛点，结合文章提到的五层架构逻辑，自然融入 JBoltAI 作为 AI 框架的技术支撑角色，以科普式分享解读 “从 Demo 到工业级应用” 的关键，避免生硬宣传，契合知乎受众对技术深度的需求。 # ChatPDF 之 阅读全文
posted @ 2025-11-22 13:17
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摘要：
从 “API 调用” 到 “智能原生”：Java 团队该如何抓住 AI 架构革命的机会？ 当不少 Java 团队还在为 “给现有系统套个大模型 API 壳” 而纠结时，AI 原生应用的浪潮已悄然改变软件设计的底层逻辑。很多 Java 架构师可能有过类似经历：在 Service 层注入 RestTem 阅读全文
posted @ 2025-11-22 13:17
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摘要：
JBoltAI 安全与应用AI 驱动业务的致命风险：如何用架构设计守住安全底线？当 AI 从 “生成诗歌、文案” 的娱乐工具，转向 “审批单据、下达订单” 的业务系统核心时，Function Calling 技术成为了关键桥梁。它让 AI 能直接调用业务接口、操作核心数据，极大释放了生产力，但也如同 阅读全文
posted @ 2025-11-22 11:24
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摘要：
Java 智能体的核心价值与 JBoltAI 支撑 为什么企业级智能体，最终选择 Java 作为基石？当 AI Agent 从概念走向企业生产环境，承担起自动化工作流、复杂问题诊断、动态决策等核心任务时，行业逐渐意识到：一个真正的智能体绝非简单的 Chatbot 升级，而是需要具备目标理解、计划执行 阅读全文
posted @ 2025-11-22 11:24
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AI 原生应用落地难？这套架构体系让智能从概念走向生产当 “AI 原生” 成为技术圈高频词，很多企业却陷入 “概念易、落地难” 的困境：投入大量资源搭建的 AI 应用，要么停留在 Demo 阶段无法规模化，要么上线后遭遇性能瓶颈、安全风险，要么因无法适配业务迭代而被弃用。其实，AI 原生应用的落地核 阅读全文
posted @ 2025-11-22 11:24
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摘要：
AI 应用怕踩合规坑？这套治理体系让智能发展不越界当 AI 应用从试点走向规模化落地，合规风险、数据安全、模型偏见等问题逐渐浮出水面：有的企业因数据使用不合规遭遇巨额罚款，有的 AI 系统因模型漂移导致决策失效，有的产品因算法歧视损害品牌声誉。根据行业报告，超过六成的企业 AI 项目因治理缺失而延迟 阅读全文
posted @ 2025-11-22 11:24
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摘要：
AI 应用越用越贵？四套工程化方案突破成本与性能瓶颈当 AI 应用的账单持续膨胀，响应速度却日渐放缓，很多企业第一反应是升级硬件或购买更昂贵的 API 套餐。但这只是治标不治本的粗放式解决方案，不仅会让成本陷入 “无底洞”，还可能因架构设计缺陷导致性能问题反复出现。事实上，AI 应用的成本与性能优化 阅读全文
posted @ 2025-11-22 11:24
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