LangChain4j 是专为 Java 开发者设计的大语言模型（LLM）集成框架，核心价值是统一抽象多厂商模型、向量库与工具调用，让你快速构建智能应用。

支持的文档类型。

CodeGraph 是一个本地优先的代码智能系统，可将代码库转化为可查询的知识图谱，并通过模型上下文协议(MCP)为AI编程Agent提供支持。它能显著降低Agent会话成本25%、减少62%工具调用，且完全本地运行无需外部服务。安装可通过npm全局安装@colbymchenry/codegraph包，支持自动检测或指定目标安装模式。使用codegraph init初始化项目图谱，status查看

本文介绍了CC-Switch工具的安装与配置方法。CC-Switch是一款开源的跨平台AI编程配置管理工具，支持统一管理Claude Code等六大AI编程客户端，实现API、模型等一键热切换，兼容Windows/macOS/Linux平台。文章提供了Linux安装docker+ollama+deepseek、Windows部署ollama本地大模型等前置教程链接。详细说明了CC-Switch的下

本文介绍了一个基于ModelScope模型的OCR文字识别工具，通过Streamlit实现可视化界面。主要内容包括：1) 创建Python3.10虚拟环境并安装必要的依赖库；2) 使用阿里达摩院的通用OCR模型(damo/cv_convnextTiny_ocr-recognition-general_damo)构建识别功能；3) 编写交互式脚本支持图片上传、文字识别和结果展示；4) 测试表明该工具

可视化工作流编排：通过零代码拖拽式界面，无需编写代码就能构建复杂的AI工作流程，降低开发门槛，提高开发效率。多模型支持：可无缝集成GPT系列、Llama、Mistral等数百种语言模型，兼容OpenAI API兼容的私有化模型，也支持本地部署的LLaMA2、ChatGLM3等开源模型，让企业能根据业务需求和成本灵活选择。RAG增强检索。

ollama是一个简明易用的本地大模型运行框架,只需一条命令即可在本地跑大模型。开源项目，专注于开发和部署先进的大型语言模型（LLM）1b是10亿参数，通常1B，意味着需要机器需要1G以上的内存，大的数据通常在需要更高性能的任务中使用。Python3.13.0版本安装open-webui时报错。默认是7b，但是需要切换下，这样右边的命令参数才会变。双击下载的OllamaSetup.exe，无脑安装

Ollama 是一个本地运行大型语言模型的简易框架，支持一键安装和部署。文章提供了 Linux环境下的 Docker 安装配置、Ollama 容器部署、Deepseek 模型下载以及 Open WebUI 可视化界面安装等功能，简化了本地大模型的运行流程。安装完成后，用户可通过指定端口访问 Ollama 服务和 Web 管理界面。

你们可以根据自己部署的模型更改代码中的配置进行访问。我这里ollama部署的是。运行项目 测试demo。

因为我们自己微调好的模型呢就是我们自定义的模型了，这个ollama官方不支持咱自己微调的模型，而且我们微调好的模型也不想泄露出去，所以我们就需要这个自定义模型首先要新建一个Modelfile文件，这个文件放哪里都行，最好跟ollama模型放一块我这里放到了下起名叫的内容注册模型成功注册成功后进行使用。