• (撸起袖子)来来来,老师给同学们讲个程序员界的鬼故事——需求就像你妈的脸,说变就变! (敲黑板)第一幕:需求变变变想象你在写情书,刚写完"你是我的优乐美",结果女神说"我要当你的香飘飘",你只能撕了重写。写
  • 人们需要哪些技能来分析正式沟通以制定商业和政府中的实用规则?源材料的解释需要什么? 本讨论确定了您需要的五项基本技能。为了说明这些技能,它检查了我们一位客户的政策手册中的以下简短文字,该客户的任务是支付医疗保健索赔。
  • 混合推理,也称为神经符号人工智能,是一种将机器学习和符号推理相结合的人工智能,旨在实现互补,弥补前者的不足,如可靠性、可重复性和透明度的不足。 该项目的主要思想是通过简单但引人注目的例子展示混合推理,特别是如何将 LLM 与规则引擎相结合,允许在不 icon
  • API Logic Server 是一个开源 Python 项目。它是一个用于项目创建的CLI,以及用于项目执行的一组运行时(SAFRS API、Flask、SQLAlchemy ORM、业务逻辑引擎)。 它作为标准 pip 安装运行,或在 Doc icon
  • 最小规则引擎,使用 yaml 作为输入,其目的是允许非程序员编辑和提供将生成特定输出的业务规则。 它使用 yaml 因为有固定的语法,人们可以在线参考(不是脚本语言)。它仍然有很多冗长的内容,以方便开发可以读取和编辑它们的 GUI/客户端。这样它们 icon
  • 开源AI智能体框架大比拼:哪个最适合你? 带你认识七大热门开源AI智能体框架——LangGraph、OpenAI智能体开发工具包、Smolagents、CrewAI、AutoGen、Semantic Kernel和LlamaIndex智能体。我们将对比它们 icon
  • Jakarta EE 与 BPMN 2.0 相结合,形成了一个强大的联盟,用于开发强大的、可扩展的和可互操作的 BPM 解决方案。 基于Jakarta EE 框架的BPMN工作流引擎形成了一个强大而有效的组合,用于开发专注于业务流程管理的企业应用程序。 icon
  • 在软件开发中,我们经常需要应用一组规则或条件来过滤或处理数据。使用传统的 if 和 else 语句管理这些规则可能会变得繁琐且难以维护。规则引擎提供了一种更灵活、更有条理的方法来定义和执行这些规则。在本文中,我们将探讨如何使用函数式编程原理在 Java 中构建一个简单的规则引擎。 icon
  • 在本教程中,我们将了解如何使用@Valid注释来验证对象及其嵌套的子对象。 当传入数据是基本数据类型(例如整数或字符串)时,验证传入数据可能很简单。但是,当传入信息是对象(特别是对象图)时,验证就比较困难了。幸运的是,@Valid注释简化了嵌套子对象的验证 icon
  • 在软件开发中,我们经常需要应用一组规则或条件来过滤和处理数据。使用传统的 if 和 else 条件管理这些规则可能会变得繁琐且难以维护。规则引擎提供了一种更灵活、更有条理的方法来定义和执行这些规则。在本文中,我们将探讨如何使用 Java 函数式编程原理在 Spring Boot 项目中构建一个简单的 icon
  • 了解金融科技中的综合交易如何帮助确保质量和信心,验证重大更新或新功能后的业务功能。 在金融科技应用程序、移动应用程序或网络中,在贷款申请等领域部署新功能需要仔细验证。使用真实用户数据(尤其是个人身份信息 (PII))的传统测试提出了重大挑战。综合交易提供了 icon
  • 在本文中,我们了解了Kogito作为创建云原生业务应用程序的自动化工具。该项目目前仍在进行大量的开发,因此界面也在不断变化。我们可以使用Kogito icon
  • 构建 Spring Boot 应用程序时,您需要验证 Web 请求的输入、服务的输入等。在此博客中,您将学习如何向 Spring Boot 应用程序添加验证。尽情享受吧! 为了验证输入,将使用 Jakarta Bean Validation 规范。Jaka icon
  • 看起来复杂的东西,是不是其实挺简单的?特别是在让模型举一反三(泛化)的时候。 许多人认为简单性是普遍智能的关键。简单的模型往往能够“泛化”,即在更大的样本上识别数据的原因或生成器,具有更高的样本效率。简单性和泛化能力之间的相关性不仅限于计算机科学,还涉及到 icon
  • 这张图片展示了三种不同的工作流程:自动化工作流程、AI工作流程(非代理型)和代理型工作流程。每种流程都以用户查询开始,并以响应结束。以下是每种流程的详细解释: 1. 自动化工作流程(基于规则,非AI):   - 用户查询输入后,进入一系列预定义的步 icon
  • 如果你在 ASP.NET Core 里用过 Options Pattern(选项模式),你可能对用 Data Annotations(数据注解)做验证很熟悉。虽然 Data Annotations 能用,但在处理复杂的验证场景时,它的功能就有点不够用了。 icon
  • AI 从业者则逐渐转向一种极其相似的三层代理分类法。两者之间的相似之处如此相似,以至于引发了一个关于我们如何组织智能系统的普遍原则的问题。 第一层:系统 API 和工具代理系统 API位于基础层,提供对核心 icon
  • AI圈炸锅了!"RAG已死"是标题党还是真凉了? 问:RAG这技术是不是凉透了?问:网上都在传"RAG已死",那我做AI应用是不是该躲着RAG走? 最近好多程序员 icon