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大模型探索：阿里向量检索服务DashVector
一 背景大模型无疑是这两年最火的概念，国内外各厂商都不甘示弱纷纷推出自己的大模型能力和应用。
Spring AI Alibaba 流式响应详解：从 Flux 到打字机效果，一条路讲透
流式响应解决的是大模型"首字延迟"的痛点：模型生成要几秒到几十秒，等完整结果再返回，用户看到的是长时间的空白。流式把生成过程切成一个个 chunk 逐块推送，用户第一个字 1 秒内就能看到，后面的内容边生成边到达——打字机效果。
AI 时代，Java 开发者转 Python 的最短路径：FastAPI
你多年的 Spring Boot 经验不是包袱，而是转 Python 的加速器。所以现在最吃香的架构，是Java 管业务、Python 管智能:Python 侧用 FastAPI 把 RAG / 大模型能力封装成 HTTP 服务，Java 侧用 WebClient 调用、SSE 透传给前端。
用 AI 写规格、国内大模型做推理：一百块能否搭出生产级 RAG？
本文记录一次完整实验:先用 Claude Code 生成约 440 行的实现方案文档，再据此逐模块生成 Monorepo 代码，运行时调用阿里百炼通义千问，全链路 API 花费约 100 元人民币。
DoorDash 如何打造了一款不完全依赖大型语言模型（LLM）的 AI 购物助手
在分成三期的工程深度解析中，该公司详细介绍了如何利用大型语言模型、专用 AI 代理、基于模型上下文协议的工具、持久化用户记忆以及 基础设施评估自动化 构建了该系统，从而在生产环境中运行基于 AI 的用户体验。
让AI写后端，我多花10分钟测试，省下半天debug
上一篇我们把任务管理搭好了，Plan文档拆成的40个任务全同步到了Linear上，AI干一步就自动打个勾。
从几周到半天：我用 AI Coding 做了个幼小衔接识字 App
最初的需求是想给读幼儿园的小孩认字用， 搜索了几个识字APP，都要花几大百买会员；作为技术出身，尽管转行了N多年没有写过代码的，但相信自己的底子还在，决定自己动手。