Agent 工具契约设计：参数、错误与业务边界
把粗粒度存量接口拆成语义明确、可校验且可审计的 Agent 工具。
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PostgreSQL 与 pgvector：知识库索引选型和容量估算
以过滤选择性、召回质量和内存预算决定索引方案，而不是只比较向量检索耗时。
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企业 RAG 的权限与引用：检索结果如何成为可信证据
让身份过滤、文档版本和引用校验贯穿检索链路，避免越权内容进入模型上下文。
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混合检索调优：用失败样本决定召回与重排策略
区分召回失败和排序失败，用对照实验判断关键词、向量和重排分别带来什么。
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RAG 文档入库设计：切分、版本与增量更新
从来源版本到索引发布，设计能够更新、删除和回滚的知识入库流水线。
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Agent 评测基线：把演示效果变成可重复的验收条件
为知识问答和工单创建建立固定样本、终态断言与失败分类，避免凭感觉调提示词。
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Java 大模型应用的输出契约：从 JSON 到可执行业务命令
用结构、语义和权限三层校验，阻止一段格式正确的模型输出直接变成错误业务操作。
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从业务流程到 Agent：企业知识库与工单助手的架构边界
先明确业务成功条件，再决定哪些步骤交给模型、哪些步骤留给确定性代码。
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Lin 的博客 A merry heart goes all the way.
关于我
Lin 的 ❤️ 博客
技术专题：Java Agent 工程化：从知识库问答到可靠业务执行。围绕 RAG、工具治理、任务恢复与 Java 平台架构整理设计思路和验证方法。
记录一些 🌈 生活上，技术上的事
- 🛠️ 技术阵地： 深耕 Java 开发 ，目前向 AI 应用领域探索与拓展。这里主要记录我从后端架构到 AI 赋能的进阶之路、技术思考以及日常的 debug 血泪史。始终致力于写出优雅且没有 bug 的代码（尽量）。
- 🌈 生活侧写： 偶尔脱下极客的外衣，我也会在这里分享生活中的灵光一现。不管是好用的效率工具，还是周末的一场骑行，都是构成我真实生活的一部分。
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背景使用了 Pexels 上 Francesco Ungaro 拍摄的图片。