本文总结了使用Spring Boot时事务注解的八条重要规则，以避免常见的事务性错误。关键点包括：事务应仅处理数据库操作，避免在事务中调用外部接口；同一类内调用事务方法无效；关键操作需设置rollbackFor以确保异常回滚；捕获异常后必须重新抛出或手动标记回滚；只读方法应加上readOnly=true以节省资源；私有方法上标注事务注解无效；重试逻辑与事务逻辑应分开；开启事务日志和连接泄漏检测以便于问题排查。

LangChain在过去一个月推出了四个基于深度代理的应用，包括编码代理和个人邮件助手。评估深度代理需要定制测试逻辑，单步评估和完整代理回合各有其价值，环境设置也至关重要，以确保评估结果的可重复性。

过去一个月，LangChain推出了四个基于深度代理的应用，包括编码代理、邮件助手和无代码代理构建平台。评估深度代理需定制测试逻辑，单步评估与完整代理回合各有优劣，设置干净的测试环境对确保可重复性至关重要。

本文讨论了卷积神经网络（CNN）的设计，包括特征提取器和分类器的结构。特征提取器由卷积层和池化层构成，分类器通过全连接层进行预测。使用奇数尺寸的卷积核有助于保持对齐并简化填充。随着网络深度增加，性能提升逐渐减缓，现代设计倾向于使用全局平均池化以降低过拟合风险。整体设计仍依赖经验和直觉，缺乏坚实的理论基础。

Deep Research 的使用流程总结：用户需先提出主题并回答澄清问题，系统在出现“Starting Research”进度条后开始研究。报告生成后可继续提问，但需注意资料选择和格式要求，建议使用 XML 标签整理外部资料以确保报告质量。如不满意，可重新开始。

Next.js是基于React的框架，适合服务器端渲染。选择合适的部署平台影响成本和扩展性。比较了AWS Lambda、ECS、Amplify和Vercel，发现Vercel易用，ECS适合高流量，Amplify简化部署。最终选择依赖于应用需求和团队经验。

AI民科和AI科学家之间的差距在于如何得到有价值的Prompt。AI民科通过实践总结经验改进，但缺乏通用的设计模式和理论框架。AI科学家能提出设计模式并将其泛化到不同领域。要跨越这道鸿沟，需要理论支撑。

感谢Eugene、Bryan、Charles、Hamel、Jason和Shreya等人的贡献，以及所有分享经验的团队和AI社区成员。

本文是关于构建和管理大语言模型应用程序的系列文章的第二部分，讨论了在运营大语言模型应用程序时面临的数据、模型、产品和团队方面的问题。需要审查输入和输出数据，减少测试与生产之间的偏差。将语言模型整合到其他系统中，考虑版本控制和迁移。在应用开发过程中设计介入，并通过人类反馈来设计用户体验。聘请适合的人才，营造鼓励实验的企业文化。进行实验来优化产品和模型，并让整个团队都能理解和使用新的AI技术。

本文讨论了使用大语言模型（LLMs）构建产品的经验和方法，包括提示设计、上下文学习、检索增强生成、工作流程设计以及评估和监控的最佳实践。作者强调了保护措施的重要性，以捕捉不适当或有害的内容，并提出了评估方法来衡量模型输出的质量和准确性。文章还提到了挑战和解决方案，以及实际应用的案例。