技术专栏 第76页

早年内网环境数据访问路径单一，安全防护需求低；但AI融入后局面巨变：企业私有数据是专属LLM训练、AI决策的核心原料，泄露即损失商业机密与合规风险；AI服务、自动化脚本等多场景调用，用户不再是“固定的人”；提示词交互特性可能被恶意利用，通过“欺骗式提问”获取越权数据。此时，数据库层的安全防线，成了抵御风险的关键——
权限“锁死”在DB层，无论AI如何调用、提示词如何设计，都无法突破边界。

差异将体现在交互方式和对资源整合的想象力上。聊天对话框把思维压缩成线性 prompt，是 AI 时代的“命令行”，能用，但远远不够。我们需要一种能同时承载人类意图的模糊性和机器执行的精确性的媒介——一种既是底稿又是源代码、既写给人类也写给 AI 的双重文本。

公众号每月定期推广和分享的C#/.NET/.NET Core优秀项目和框架（每周至少会推荐两个优秀的项目和框架当然节假日除外），公众号推文中有项目和框架的详细介绍、功能特点、使用方式以及部分功能截图等（打不开或者打开GitHub很慢的同学可以优先查看公众号推文，文末一定会附带项目和框架源码地址）。注意：排名不分先后，都是十分优秀的开源项目和框架，每周定期更新分享。

[[后端栈/Java SE/Java]]

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传统 .NET 系统与现代移动协同之间的鸿沟，正在悄悄吞噬着企业的效率。审批卡在桌面端、通知滞后、数据孤岛——这些问题让工作体验大打折扣。

在
Flink学习笔记：窗口一文中，我们介绍了窗口的分类以及基本的用法。按照处理数据流的类型划分，Flink 可以分为 Keyed Window 和 Non-Keyed Window，它们的用法如下：

在这个全民 RAG 的时代，人们似乎找到了一条蹭 AI 的捷径。大模型加上领域知识分分钟包装成知识库，智能体，垂直大模型？但在实际应用中，传统 RAG 并不能解决所有问题，尤其是需要复杂推理和关系分析的场景。知识图谱（Knowledge Graph）作为结构化语义网络，能更好地表达实体及其关系，补足 RAG 的不足。

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