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《AI 前端实战》第 4/8 篇 上篇：Streaming UI 工程化 下篇预告：生成式 UI（JSON Schema → React） 第 2～3 篇解决了「模型会说话，而且说的过程体验还行」。
生成的工程结构非常规整，包含完整的配置文件、依赖引入、全局异常处理、工具类、常量类等通用模块，是一个标准的、可以直接导入IDEA、配置数据库后启动运行的完整项目。
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这样回答更准确，还能引用来源。💡 RAG 的最大价值： 解决大模型「幻觉」问题（胡编乱造），同时让 AI 可以回答私有知识库中的内容。
AggressiveOptimization)] 让 JIT 在 Release 模式下做更好的循环优化 #6 s_precodeLensPermutation 改为 ReadOnlySpan static readonly byte[] 改为 static ReadOnlySpan JIT 能将常量表内联到方法体中，消除数组边界检查 P2 阶段 — 热循环边界检查消除（#7-#11） # 优化项 具体改动 收益 #7 BuildDecodeTable lenCounts/offsets 用 Unsafe.
二、工作流引擎架构：DAG 驱动的任务调度模型 AI 工作流引擎的核心数据结构是有向无环图（DAG）。