大家好,我是杨得朝,为大家不断整理软件开发知识图谱。这些都是本人在多年工作中总结的一些常用技术点和项目经验,个别技术点总结不是很全面,大家可以补充。由于工作繁忙,所以很多知识点不是很全面,希望大家谅解。
这是一个学习langchain4j的一个学习记录库,主要是参考 langchain4j官网: https://docs.langchain4j.dev/ 进行学习
🚀 ClodRail — 高仿 12306 的全栈微服务实战项目 ClodRail 是一个覆盖用户、票务、订单、积分商城与 AI 客服五大核心模块的完整铁路购票系统,采用 Spring Boot 3 + Spring Cloud + Vue 3 架构,深度融合 Redis、RabbitMQ 、Seata、Elasticsearch、Netty WebSocket 以及 LangChain4j
🎉🔥Lynx AI是Java语言开源的企业级AI智能体管理平台低代码开发基座,基于Spring Boot 3+LangChain4j+Vue3+TypeScript+Vite+Element Plus的前后端分离开发。支持零代码创建智能体、企业级RAG知识库(LibreOffice文档转PDF+精准原文定位+向量检索+混合检索+重排序)
面向企业级 AI 应用的开源脚手架,集成 Spring AI、LangChain4j、Elasticsearch、MCP 协议等主流技术,支持多模型统一接入、多轮对话、RAG 检索增强、Agent 工具调用、JWT 安全与日志治理,并配套 Vue3 前端套件,适合快速孵化智能助手、知识库、Agent 工作流等场景,持续跟进主流 AI 生态最新版本。
基于AI大模型api实现的聚合模型服务,支持一键切换DeepSeek、月之暗面、豆包、OpenAI、Claude3、文心一言、通义千问、讯飞星火、智谱清言(ChatGLM)、腾讯混元等主流模型,并且并且支持使用Ollama和Langchain进行加载本地模型及知识库问答,同时支持扣子(Coze)、Dify、FastGPT、Gitee AI(模力方舟)等在线api接口。
这是一个整合langchain4j与spring ai的chat聊天的demo,并整合RAG
🔥MaxKB4j 是一款基于Java语言开发的LLM工作流应用和 RAG 的开源LLMOps平台,项目主要借鉴了MaxKB、AIFlowy、Dify和FastGPT, 使用高性能、高稳定性以及安全可靠的JAVA语言重新设计开发。MaxKB4j广泛应用于智能客服、企业内部知识库、学术研究与教育等场景。
easy-jenkins是一款对vue和jar的部署工具,操作简单,实行一键部署,内部结构采用流水线形式架构,每次部署,时时提供部署过程,部署记录,界面友好简洁,使用方便,符合用户常规操作,easy-jenkins面向分支形式,无需登录,默认分支为jenkins,每个分支可以配置多个数据源,切换不同分支可以管理不同数据源,easy-jenkins采用本地存储的结构无需配置数据库,简单易上手
基于Spring Boot+Vue.js的后台管理系统,权限管理,字典,配置,定时任务,短信,邮件,根据excel模板导出,cms内容管理,手机端h5,IDEA 代码生成插件。在线预览:http://flashadmin.enilu.cn
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vue-element-admin 是一个后台前端解决方案,它基于 vue 和 element-ui实现。它使用了最新的前端技术栈,内置了 i18n 国际化解决方案,动态路由,权限验证,提炼了典型的业务模型,提供了丰富的功能组件,它可以帮助你快速搭建企业级中后台产品原型
一款使用Python编写的图像内表格数据提取工具,可以高效识别PDF原件、扫描件、复印件、彩色(黑白)照片、截图内的数据表格,提取后转为Excel文件输出。