- 覆盖内容
- 异步入库、Milvus/OpenSearch 双路检索、RRF + BGE、Trace 与部署验收
持续学习 / 工程札记
开发者札记
我是熊志,目前正在寻找 Java 后端与 AI 应用开发的相关机会。
过去几年我主要深耕 Java/Spring Boot 高并发系统,过去一年把重点放在如何把 AI 真正落地到工程实践中。我不只关注结果,更重视把复杂问题拆解清楚、把决策和取舍系统记录下来,并持续迭代自己的开发方法论(SPEC 写作、任务拆分、验证闭环、Handoff 交接)。
这个站点记录了我在 RAG 知识库、AI Agent、高并发系统和可观测性工程中的真实思考、踩坑复盘和方法总结。项目页分别展示 SmartKB、TicketRush 与 OpsPilot,不把不同项目包装成一个系统。
Java / Spring BootRAG / Spring AI高并发与 RedisAI Agent / 可观测性
项目案例
SmartKB、TicketRush 与 OpsPilot 的实践记录
核心项目仍然保留在这里,但重点不再是堆指标,而是记录我怎么拆问题、怎么验证方案、怎么在实现过程中做取舍。
项目能力分布
这里保留三个可运行项目:企业级 RAG、高并发票务和 AI Agent 运维诊断。SmartKBRAG 知识库
TicketRush高并发后端
- 覆盖内容
- 防超卖、幂等、限流、异步削峰、压测指标、监控解释
OpsPilotAI Agent 运维诊断
- 覆盖内容
- 只读遥测、证据引用、故障语料、审计轨迹与人工确认
AI Agent
OpsPilot 智能运维诊断平台
从故障实验室、事件队列到 Prometheus/Loki/Tempo 证据时间线、根因假设和人工接手的中文完整演示。
4/4固定故障场景
28Agent 自动化测试
0自动处置次数
01故障发生后,告警只说明“哪里异常”,工程师仍要分别打开指标、日志、调用链和运行手册,自己拼出根因,并且很难保留完整判断过程。
Java 25Spring Boot 4FastAPILangGraph
AI
SmartKB 企业智能知识库
从异步文档入库到双路召回、证据追踪和可回归部署的完整 Java RAG 工程链路。
102Tests
2Retrieval backends
2Delivery paths
01企业知识库不只要回答问题,还要保证文档入库可追踪、检索可降级、会话可恢复、引用可复盘,并能在本地重复交付。
Java 21Spring AISpring BootPostgreSQL
Java
TicketRush 高并发票务秒杀系统
高并发票务秒杀系统,重点展示防超卖、限流削峰、异步下单、压测指标和监控闭环。
828.63/sPrometheus RPS
3.1msHTTP p95
22.55xVirtual Threads
01秒杀系统的核心在热点票档、高并发和重复请求下处理库存、入口流量、异步补偿和监控指标,并让这些行为可以通过压测和脚本检查。
Java 21Spring Boot 3RedisRocketMQ
2026年7月30日
给 Agent 接工具前,我会先限制什么
Agent 的风险不在于它会不会思考,而在于它能调用什么。工具白名单、参数校验、预算、幂等和人工确认要先于模型能力。
AI AgentTool CallingSecurityAuditHuman in the Loop
2026年7月23日
RAG 为什么会答得像对,却没有依据
流畅回答不等于可靠回答。把检索、引用、置信度和拒答拆开,才能判断问题出在资料、召回还是模型生成。
RAGCitationsEvaluationRetrievalLLM
2026年7月17日
AI 编程不是直接生成代码:需求、实现、测试、评审的闭环
把 AI 放进需求澄清、实现、验证和评审之间。代码生成只是中间步骤,验收闭环才决定结果能不能交付。
AI CodingEngineering WorkflowTestingCode ReviewSPEC
2026年7月11日
一次 LLM 调用后,到底该保存什么
把回答、会话、引用、检索 trace 和模型调用记录拆开保存,才能回答结果从哪里来、为什么会这样,以及如何复现。
AILLM APIAuditRAGPostgreSQL