在开发 AI 对话应用（如调用豆包、GPT 等 API）时，我们常面临一个核心问题：AI 本身是无状态的，如何让它记得用户的历史对话，且在高并发下依然保持极速响应？ 一、 核心痛点：为什么 AI 需要“记忆”？ 调用大模型 API 时，模型不会自动记录之前的聊天记录。为了实现“多轮对话”，我们必须在每次发送请求时，把历史消息一并传给 API。这就引出了三个挑战：  性能：频繁的数据库查询会拖慢响应速度。 上下文窗口：模型有 Token 上限，不能无限制地堆积历史。 成本：发送的上下文越多，消耗的 Token 越多，费用越高。  二、 四种演进方案深度解析 1. MySQL 单库方案（起步阶段）...

正式进入AI Coding时代了  

为啥约不到面试啊😭😭😭是我的简历问题，还是打招呼有问题大佬们，能帮忙看看简历吗？

ps：如果这篇帖子对于还在找工作和找实习的你有所帮助，可以关注我，给本贴点赞、评论、收藏并订阅专栏；同时不要吝啬您的花花一、SpringMVC核心执行组件（前置铺垫）请求流程的本质是核心组件协同配合完成请求分发、业务处理、结果响应，先明确各组件职责是理解流程的关键：DispatcherServlet（前端控制器）：整个流程的核心调度中心，接收所有客户端请求，统一分发任务，协调其他组件执行，是SpringMVC的入口和出口。HandlerMapping（处理器映射器）：根据请求URL、请求方法等信息，查找匹配的Handler（处理器/Controller）和对应的拦截器，返回处理器执行链。Han...