这种策略不仅增强了生成回答的准确性，还提高了其相关性。在本文中，我们将探讨如何在Langchain4j环境下有效利用RAG技术。

本文将带大家用 LangChain 框架，结合向量数据库，构建一个简易的 RAG 系统，并完成一个端到端的问答任务。

本书将系统性地介绍如何从零开始，基于RAG（Retrieval‑Augmented Generation，检索增强生成）技术，构建一个能够理解和利用个人知识库的智能聊天机器人，并将其无缝集成到你自己的网站或应用中。

本文将从“是什么、解决什么问题、怎么工作、怎么落地”等全维度解析路由模式，整合核心知识点。

大语言模型（LLM） 的核心局限性——知识时效性、“幻觉”（hallucination）问题，以及难以访问私有或领域特定数据——催生了 检索增强生成（RAG） 技术的诞生。

这篇推文，就带你用 Ollama + 本地/云端 API + + LLM封装打通这条链路，做一套「自己的 AI 工作流」。

vLLM 是“走向工程 / 服务 /高负载 /规模化”的桥梁，而 Ollama 更偏向“个人 / 原型 / 轻量 /易上手”。

最近刷招聘软件的开发者们发现：后端岗位数量锐减，薪资涨幅停滞，甚至有求职者反馈投递70份简历仅收到3个面试邀约，薪资同比降低10%。

今天我就分享一下，如何用 Spring AI 1.0.0-M8 搭配 Ollama，快速搭建一个 流式问答的 HTML 页面。

目前我们接触的无论是千亿大模型，如 130B、ChatGPT，还是小规模的大模型，如 6B、LLaMA2，都是通用大模型，就是说通过通用常识进行预训练的。