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1.簡介 我們在上一章介紹了如果想實現將markdown內容轉換為word的話, 如果想要轉換后的word內容排版好看的話, 就需要將其轉換過程分為兩步 markdown→html html→ooxml(Office Open XML) word內容,word元信息本身就是個xml) 上一章節我們使 閱讀全文
posted @ 2025-11-05 08:17
張鐵牛
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1. 簡介 最近因為項目需求需要將AI輸出的結果導出到word中, 但AI輸出的格式為markdown格式,因為word展示內容的時候需要有相應的格式(標題, 段落, 列表, 表格等), 所以不能直接將markdown輸出到word中, 否則word中展示的就是markdown純文本了, 調研一番后 閱讀全文
posted @ 2025-11-04 20:27
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1. 簡介 前幾章簡單測試了一下LangChain4J的特性, 本章使用SpringBoot快速集成LangChain4J, 實現絲滑調用大模型, 往期內容傳送門 LangChain4j 初識，想使用Java開發AI應用？ LangChain4j-AIServices，原來調用AI這么簡單？ Lan 閱讀全文
posted @ 2025-06-20 00:54
張鐵牛
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1. 簡介 前兩章我們講了如何使用LangChain4J進行AI交互, 其中包括 使用ChatLanguageModel、ChatMessage、ChatMemory等底層組件進行靈活/自由的與AI交互 傳送門 使用AI Services高級對象, 只關注業務邏輯, 使用簡單的Api即可進行AI交互 閱讀全文
posted @ 2025-06-11 23:25
張鐵牛
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1. 簡介 上一章節我們講了如何使用LangChain4J的底層組件來進行AI的交互，如 ChatLanguageModel、ChatMessage、ChatMemory 等。 在這個層面上工作非常靈活/自由，但也迫使我們編寫大量的樣板代碼。 由于 LLM 驅動的應用程序通常不僅需要單個組件，還需要 閱讀全文
posted @ 2025-06-06 20:51
張鐵牛
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1. 簡介 LangChain4j 是一個基于 Java 的開源框架，用于開發 人工智能驅動的應用程序，尤其是涉及 大語言模型（LLM）交互 的場景。它的設計目標是簡化開發者與大語言模型的集成過程，提供一套工具和組件來處理復雜的 LLM 應用邏輯，例如對話管理、提示工程、工具調用等。 核心功能與特點 閱讀全文
posted @ 2025-06-05 23:33
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1. 簡介 在上篇博文中介紹了如何使用calcite進行sql驗證, 但是真正在實際生產環境中我們可能需要使用到 用戶自定義函數(UDF): 通過代碼實現對應的函數邏輯并注冊給calcite sql驗證: 將UDF信息注冊給calcite, SqlValidator.validator驗證階段即可通 閱讀全文
posted @ 2025-03-04 20:59
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1. 簡介 我們在平時的開發中可能會遇到需要驗證一下sql是否正確，也就是需要check一下sql。 判斷sql是否正確一般包含一下幾點： 1. sql中使用的列是否存在 2. sql語法是否正確 3. sql中使用到的操作符/函數是否存在，有沒有正確的使用 我們可以用以下的sql示例來探究一下使用 閱讀全文
posted @ 2025-02-22 00:09
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1. 簡介 我們在前面的文章中提到了calcite支持csv和json文件的數據源適配, 其實就是將文件解析成表然后以文件夾為schema, 然后將生成的schema注冊到RootSehema(RootSchema是所有數據源schema的parent，多個不同數據源schema可以掛在同一個Roo 閱讀全文
posted @ 2025-01-22 08:24
張鐵牛
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摘要：
1. 簡介 我們在前面的文章提到了calcite可以支持文件系統的數據源適配, 其實官方已經提供了相應的能力, 其支持csv和json的查詢適配, 廢話不多說, 直接展示. 2. Maven <!-- calcite文件系統支持 --> <dependency> <groupId>org.apach 閱讀全文
posted @ 2025-01-21 17:28
張鐵牛
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