通过SpringBoot + LangChain4j + Ollama的技术组合，我们可以快速构建一个功能强大的智能客服系统。这种方式不仅降低了运营成本，还提升了用户体验。在实际项目中，建议先从小范围试点开始，逐步优化模型和业务逻辑，最终实现智能客服的全面应用。

很多企业或者个人都想在本地部署一套大模型来满足一些特殊场景的需求，在过去，因为deepseek表现出的卓越性能，使得其成为大部分企业或者个人本地化部署的首选。此外，由于deepseek对外完全开源，也就是我们部署到本地无需给deepseek公司支付任何费用，甚至使用deepseek进行任何商业行为，deepseek公司也不会来管你。这就给特别多人带来一个很大的误区，以为可以使用很低的成本就可以部署

今天聊一个严肃的问题：你有没有想过自己每天都在用的AI，会不会泄露自己的隐私？记得前段时间刷到过一个新闻，说的是某科研机构的研究人员为图方便，将核心数据、论文资料和研究成果等机密内容当做素材上传到某AI应用中，结果导致该研究领域涉密信息泄露。不仅如此，在某AI智能HR产品中，当攻击者输入特定提示词后，AI甚至会将公司知识库里的所有敏感数据和盘托出，简直令人触目惊心...当然，阿枫给大家提及这些案例

一.为什么要进行AI大模型的本地化部署？日常工作中，需要紧急处理的公司事务，需要 AI 帮忙分析提高处理速度和效率，但是由于文件涉密...不能把内容传到AI平台；出差乘机，正好想到好点子要优化方案，想找 AI 帮忙，但是许多航班并没有网络服务；学校老师给学生出题目，想到用AI来帮忙，但是发现AI出的题目，并不能get到你想要的点，AI出的题目的考查点与课堂内容相差颇大；也有可能你在用某个AI大模型

AI的核心目标是，例如语言理解、图像识别、复杂问题解决等。• 早期阶段：以规则为基础的专家系统，依赖预设的逻辑和规则。——规则库• 机器学习时代：通过数据训练模型，使机器能够从数据中学习规律。——几十、几百个参数• 深度学习时代：利用神经网络模拟人脑的复杂结构，处理更复杂的任务。——几百万个参数• 大模型时代：以大规模数据和算力为基础，构建通用性强、性能卓越的AI模型。

AI的核心目标是，例如语言理解、图像识别、复杂问题解决等。• 早期阶段：以规则为基础的专家系统，依赖预设的逻辑和规则。——规则库• 机器学习时代：通过数据训练模型，使机器能够从数据中学习规律。——几十、几百个参数• 深度学习时代：利用神经网络模拟人脑的复杂结构，处理更复杂的任务。——几百万个参数• 大模型时代：以大规模数据和算力为基础，构建通用性强、性能卓越的AI模型。

大模型，顾名思义，指的是那些在训练过程中需要海量数据、超强计算能力和大量参数的人工智能模型。这些模型具有惊人的规模、庞大的参数数量以及复杂的算法结构，使其能够处理各种复杂的任务和数据。这些“巨型”模型能从海量的信息中提取出深层次的规律，进而进行高度复杂的任务，如自然语言理解、图像生成、自动推理、机器翻译等。

👉目录1 输入：从用户提问到模型"看得懂"的矩阵2 Transformer架构与自注意力机制：模型如何“理解”上下文3 输出：从logits到人类语言的“翻译”4 位置编码和长文本外推5 实践与思考6 写在最后本文介绍了AI大语言模型的完整工作流程，从文本输入的预处理到最终输出的生成过程。文章系统性地介绍了分词与嵌入、Transformer架构、自注意力机制、位置编码、长文本外推等核心技术概念，

大模型可以做的事情真的很多很多，不只是 RAG，所以简历上千万不要只是简简单单的写 RAG，要写明白 RAG 的优化。接下来，我们来详细聊聊 RAG 的优化方案。一句话理解RAG：RAG就像是AI的"开卷考试"模式——不必死记硬背所有知识，而是在需要回答问题（用户query）时能翻阅自己的"参考书"（知识库）找到相关资料，然后用自己的语言组织回答。难点：1、离线知识库：怎么构建知识库（企业或个人的

AutoGPT是第一个爆火的。