人工智能时代来临,大语言模型逐渐成为程序组成的一部分,但是大语言模型使用上下文的记忆能力有限,需要一个数据库用于储存上下文关系,所以向量数据库应运而生.向量数据库是一种专门存储、管理和搜索高维向量嵌入（数字形式的非结构化数据表示，如文本、图像、音频）的数据库，核心在于通过向量的语义相似性实现高效检索，而非传统数据库的精确关键词匹配，主要应用在大型语言模型(LLM)问答、推荐系统、图像/语音识别等A

人工智能时代来临,大语言模型逐渐成为程序组成的一部分,但是大语言模型使用上下文的记忆能力有限,需要一个数据库用于储存上下文关系,所以向量数据库应运而生.向量数据库是一种专门存储、管理和搜索高维向量嵌入（数字形式的非结构化数据表示，如文本、图像、音频）的数据库，核心在于通过向量的语义相似性实现高效检索，而非传统数据库的精确关键词匹配，主要应用在大型语言模型(LLM)问答、推荐系统、图像/语音识别等A

我在本地构建知识库的时候发现嵌入一个1mb的文件居然要3个小时,嵌入期间cpu,gpu占用率都很少,本人并且在更换了ollama参数更换了模型之后都没有任何改善,在手动调用ollama的api接口发现,接口性能是有很大提升的,故现在怀疑的是dify本身运行较慢,但是网络上关于dify实现的文章很少,所以只能自己读代码了.这个文章描述了一些增删改查的过程本文会在这篇文章的之后描述dify具体怎么调度

本地通过ollama调用的时候可能会遇到toolcalling调用失败的情况返回这种代表模型不支持工具调用.这种情况可能有以下几个原因。

本地通过ollama调用的时候可能会遇到toolcalling调用失败的情况返回这种代表模型不支持工具调用.这种情况可能有以下几个原因。

1 起因小组中遇到了虚拟机fullgc曾多的问题.监控显示如下:监控显示.每分钟进行5次fullgc. 每次大约半秒..不过在我看来这么多fullgc并不是大问题..但是,组里面的大大说正常情况下是没有fullgc的.好吧..可能因为这个系统是重要的服务,500ms很珍贵吧..2 机器配置服务部署在两种机器上面,出问题的是内存4GB机器...6GB机器没有出问题.虚拟机配置..调关键的说就是4GB

在mybatis xml 配置文件的一个错误。这个错误很常见。就是题目的提示我的代码是这样的<!DOCTYPE configpublic "-//mybatis.org//DTD Config 3.0//EN""http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-config.dtd">