本文将通过一个完整的实战项目，介绍如何使用 FastAPI 框架开发 AI 聊天应用，重点讲解连续多轮对话的实现原理和核心技术。即使你是编程新手，也能跟着本教程一步步构建出功能完整的 AI 聊天应用。本项目已经开源之 Github，项目地址：https://github.com/wayn111/fastapi-ai-chat-demo温馨提示：本文全文约一万字，看完约需 15分钟。想象一下，你正在

线程池是 Java 多线程编程中的一个重要概念，它可以有效地管理和复用线程资源，提高系统的性能和稳定性。但是线程池的使用也有一些注意事项和常见的错误，如果不小心，就可能会导致一些严重的问题，比如内存泄漏、死锁、性能下降等。最后文末还有免费红包封面可以领取，回馈给各位读者朋友。本文将介绍线程池使用不当的五个坑，以及如何避免和解决它们，大纲如下，线程池执行方法时要添加异常处理，这是一个老生常谈的问题，

本文记录一下我在 Spring 自带的事件监听类添加 @RefreshScope 注解时遇到的坑，原本这两个东西单独使用是各自安好，但当大家将它们组合在一起时，会发现我们的事件监听代码被重复执行。希望大家引以为鉴，避免重复踩坑。耐心看完，你一定会有所收获！最近有一个用户拉新的需求，需要在新用户注册时判断用户是否有对应的邀请关系，如果有则需要给新用户赠送系统资源。原有的用户注册逻辑里使用了 Spri

你有没有想过，能不能像跟人聊天一样，直接问 PDF 文件或技术手册问题？比如你有一本很厚的说明书，不想一页页翻，只想问它：“这个功能怎么用？”或者“这个参数是什么意思？”现在有了 AI 技术，这完全可以实现！这篇文章教你如何用两个工具（DeepSeek R1 和 Ollama）来搭建一个智能系统，让它帮你从 PDF 里找答案。这个系统叫 RAG（检索增强生成），简单来说就是：先找资料，再生成答案。

vLLM（Virtual Large Language Model）是由加州大学伯克利分校团队开发的高性能大模型推理框架，其核心特点围绕显存优化、高吞吐量、灵活性和易用性展开。对比 ollama 作为个人开发者部署模型工具而言，vLLM 专注于高并发请求和大规模生产环境，适用于企业级应用和需要高效推理的场景。vLLM 通过优化内存管理和并发处理，适合处理高负载的生产环境 ‌。核心创新：借鉴操作系统