Java RAG入门指南：5步搭建智能问答系统 摘要： 本文是为Java初学者设计的RAG（检索增强生成）实践教程，通过5个模块化步骤构建完整的问答系统。系统流程：用户提问→文本向量化→向量数据库检索→大模型生成答案。关键技术栈包括Spring Boot、Qdrant向量数据库、Ollama本地模型和bge-m3嵌入模型。教程强调先理解整体架构（检索+生成的协同工作），再分阶段实现核心功能：HTT

首先说明下服务器环境为centos6.9mysql版本为5.1.71 .确定服务器内核uname -a2.使用yum安装gityum -y install git3.用命令行进入mysql创建gogs表$ mysql -uroot -proot> create user 'gogs'@'localhost' identified by '123456';&am

本文面向 Kubernetes 初学者，以 macOS 为环境，使用 Docker Desktop、Kind 和 kubectl 从零搭建本地 Kubernetes 集群，并逐步实践 Deployment、Pod、Service、ConfigMap、Secret、Helm、Traefik Ingress、Argo CD、GitOps、PVC 持久化存储以及自建镜像滚动发布。全流程配有命令、YAML

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在 macOS 上用 Homebrew 安装并常驻 Ollama，按内存选择 qwen3 模型，并用 curl 验证 `/api/chat` 接口

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