@knightdf 学的时候也是难，不过我是根据我会的 java 然后让 ai 做类比，这样一步一步学的。也只是知道一些皮毛，还没去大量的写。

@w568w https://i.imgur.com/agAJ0Rd.png C#之前在大学里学了一学期，之后就没在看了。依稀记得之前写的是桌面应用。。。。。

@retrocode 我是看官方文档和 AI 辅助学的，如果是组件的话那只能问 AI 或者 github 上找了或者自己撸一个。

@flytsuki 如果 rust 有 java 的 web 开发生态，那要变天了。。。

@Vraw5 OK 我试试

可以看下我的开源项目，有解决提到的兼容问题。https://ex.noerr.eu.org/t/1151396

可以看下我的开源项目，感觉能帮助到你： https://ex.noerr.eu.org/t/1151396

加了华子的岚图 FREE+

JVM 给少了吧，这玩意问问 AI 就知道了。一般没压测过，直接干就完事了。你这么大内存，如果没其他应用先给个 3/2 。不行再扩容呗

自己对 mybais-plus 进行了二次封装，感觉挺好用的。贴两个例子
@Override
public PageVO<AiChatVO> queryChatPage(AiChatReq aiChatReq) {
SysCacheUserDto adminUserInfo = getAdminUserInfo();
return select(aiChatMapper)
.where()
.eq(AiChat::getUserId,adminUserInfo.getId())
.orderDesc(AiChat::getCreateTime)
.page(aiChatReq, AiChatVO.class);
}

@Override
public Map<Long,ChatRecordMsgJsonDto> queryMsg(List<Long> ids) {
if (CollectionUtils.isEmpty(ids)){
return Map.of();
}
return where(aiChatRecordMsgMapper)
.in(BaseDO::getId, ids)
.hasMap(
BaseDO::getId,
v-> JSONObject.parseObject(v.getMsgDetail().toString(),ChatRecordMsgJsonDto.class)
);

把人物当人,把观众当人

@freefcw 是的目前 Prompt 还处在能用的阶段，后面会逐渐变成易用和好用。后面我会持续优化，有什么好点子也会更新。

@c0xt30a https://i.imgur.com/NIvxivj.png 我的我的，但这个公众号链接确实是人家的原文。。。我再贴一个： https://www.bestblogs.dev/article/9d613b

@snow0 单个 Agent 的话，可以看下 RagAgent 这个是在单个 Agent 中增加逻辑，不是简单的调用 LLM 。

@snow0 可以看下项目里面使用 Agent 快速搭建 OWL 的那个例子，在这个 OwlAgentStrategy 类中。项目主要是想要快速构建单个 Agent ，然后如何搭配使用要看自己具体的需求。未来会对 Prompt 进行优化，更加系统化和规范化。

个人开源项目，基于 SpringAi 开发的感兴趣可以瞅瞅。https://ex.noerr.eu.org/t/1149113

最新在写一个 AI 教育类的,但我属于是“干中学”当个练手的项目了

开多消费者的时候,注意 DB 压力防止 DB 崩溃