本文详细介绍了基于SpringAI框架和MongoDB向量搜索实现企业级RAG（检索增强生成）方案的全过程。主要内容包括：1）核心技术栈选择，使用SpringAI简化开发流程，MongoDB实现向量存储与检索；2）环境配置与核心依赖引入；3）关键编码实现，包括文本向量化、向量存储、相似度检索等核心环节；4）完整RAG流程演示，通过语义匹配增强大模型回答准确性。该方案有效解决了企业私有数据问答和知识

本文提出了一种基于SpringAI框架的企业级大模型本地化部署方案，通过Ollama工具本地部署DeepSeek/Qwen等开源大模型，结合MongoDB实现对话上下文持久化存储。该方案采用分层架构设计，包含数据存储层（MongoDB）、模型服务层（Ollama+本地大模型）、应用框架层（SpringAI）和业务接口层，既保障了企业核心数据不流出内网，又通过文档数据库实现了大模型的"长期

Ollama是一款开源跨平台工具，简化本地大语言模型（LLM）的部署与管理。它支持Windows/macOS/Linux系统，通过极简命令实现模型运行、下载和管理，无需复杂配置。核心特性包括隐私优先的本地离线运行、硬件自动适配和丰富的模型支持（兼容30+主流开源模型）。提供安装目录自定义、模型版本管理、后台服务控制等功能，并支持创建和分享自定义模型。常用命令包括ollama run启动模型、oll

在扣子（Coze）平台搭建多节点工作流需遵循五步流程：创建工作流→添加节点→配置参数→串联逻辑→试运行发布。核心环节包括：1）通过大模型节点实现文案生成和提示词优化；2）使用图像流节点生成图片；3）通过插件或大模型将图片转化为视频。关键配置要点包含：正确引用上游节点输出作为输入参数、设计精准的提示词指令、确保节点间逻辑串联。测试阶段需验证各节点输出是否符合预期，支持通过选择器节点实现条件分支等进阶

本文介绍了使用扣子（Coze）搭建工作流后，如何正确下载草稿并合成视频的完整流程。关键点包括：1）识别匹配的剪映小助手（需与插件同源）；2）设置剪映小助手与剪映软件的草稿同步路径；3）下载工作流草稿；4）通过复合片段操作实现无VIP导出视频的技巧。重点解决了常见下载失败问题，并提供了从草稿路径查找到最终导出成片的详细步骤，帮助用户绕过VIP限制完成视频制作全流程。

本文详细分析了MongoDB中deleteOne操作的执行过程。通过代码示例展示了deleteOne删除单条记录的基本用法，并使用explain()解析其执行计划为DELETE>FETCH>IXSCAN的三阶段流程。文章深入源码层面，梳理了从CmdDelete入口到具体删除操作的调用链，包括prepareExecution生成查询计划、getExecutorDelete获取执行器、以及

mongo第一条命令状态转变流程是：State::Created 》 State::Source 》State::SourceWait 》 State::Process 》 State::SinkWait》 State::Source 》State::SourceWait。session等待connection请求，状态转变流程：State::Created 》 State::Source 》St