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Apache RocketMQ EventBridge:为什么 GenAI 需要 EDA?

沈林,Apache RocketMQ PMC 成员,阿里云 EventBridge 负责人,专注于 EDA 研究。本文整理自作者在 Community Over Code Asia 2025 会议发表的主题演讲《Apache RocketMQ EventBridge: Why Your GenAI Needs EDA?》。 EDA 的核心特点是:以事件为中心,实时响应变化。它不像传统"请求-响应"模式那样被动等待,而是"感知→触发→行动"全自动流转。在 AI 系统中,数据流、模型训练和推理、外部反馈等都可以作为"事件",触发 AI 自动决策和联动执行。EDA 就像是 AI 时代的"神经系统",让 AI 不仅能"思考",还能"感知"和"行动"。它提升了系统的实时性、灵活性和自动化水平,是构建智能系统的关键支撑。AI 赋予系统"大脑",EDA 构建系统的"神经"。 本文主要探讨在 AI 时代,EDA 的重要价值及它可以帮助我们解决的问题。 EDA 的第一重价值:通过 RAG 缓解 AI 幻觉 大家可能还有印象,2023 年上半年,Google 的早期 AI 模型发布时,回答一个关于詹姆斯·...

为什么你拿捏不住客户的“真”需求?

往前推10年,似乎都很难看到当下竞争如此激烈的环境。 国内新能源汽车已步入"半年一改款、一年一换代"的快速迭代周期,稍有懈怠就可能被竞品甩开半个身位。 电商领域也从传统零售巨头到新兴电商平台,再到社交媒体电商,都在全力争夺有限的市场份额。 在市场竞争日趋激烈、需求快速变化的大环境下,市场需要什么 、客户青睐什么,就变得格外重要。 但现实是,很多企业仍在关起门来想需求,坐在办公室里拍脑袋,把老板的一句话、内部的一个想法当成市场的真实声音。 但需求从来不是静态的标准答案,需要不断挖掘、验证、调整。脱离了市场土壤的需求,就像无源之水,以此开发的产品注定难以获得市场认可。 企业该如何打破这种困境? 或许IPD集成产品开发体系下的动态需求管理方法,正是破局的关键。 需求,对抗市场不确定性 IPD将需求管理拆解为"需求收集-分析-分发-实现-验证"这五个相互衔接的阶段,形成一个完整的闭环流程。 这套流程既能捕捉散落在市场各处的需求,又能避免需求变更失控 、碎片化等问题。 1.需求收集:像喇叭口一样广纳需求 需求收集阶段的核心是不遗漏。此处常用的方式包括客户深度访谈、焦点小组讨论、用户行为数据分析、...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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