总的来说，开源大模型和闭源大模型各有优劣。但开源大模型在使用场景、模型改造、安全性和生态建设等方面，确实有着独特的优势。它就像一把钥匙，打开了人工智能的新大门，让更多人有机会参与到这场技术革命中来。未来，开源大模型和闭源大模型可能会并存一段时间。但随着开源生态的不断发展和完善，开源大模型的潜力将会被进一步挖掘。也许有一天，开源大模型会成为人工智能领域的主流，让我们拭目以待吧！好啦，今天的内容就到这

Hey，亲爱的小伙伴们！在上一篇关于用Java开始AI大模型应用开发的文章中，我们初步了解了JBoltAI框架的优势和开发流程。今天，我将为大家带来更详细的代码示例，帮助大家更直观地感受如何使用JBoltAI框架进行开发。

人工智能技术正以惊人的速度重塑各行各业，作为全球使用率最高的编程语言，Java在构建大模型AI应用时却面临独特挑战。

JBoltAI作为企业级AIGS开发框架，通过多模型适配、能力抽象与封装、服务治理与业务编排等技术特点，以及在智能客服、制造业数据资产化、办公软件重构等场景的应用，正在引领AIGS领域的范式变迁，推动企业数智化转型。全新的技术架构：采用“算法+数据结构+大模型+数据结构”的全新技术架构，将大语言模型深度整合到传统技术栈中，突破传统交互模式的局限，实现更自然、更智能的业务服务方式。多模态大型模型：A

在当今人工智能快速发展的时代，模型训练成为了一个至关重要的环节。不同规模的模型对硬件配置的需求差异巨大，尤其是显卡的选择，直接决定了训练的效率和可行性。本文将对各个模型的配置需求及相关能力进行详细分析。

安装完成后，打开命令提示符（CMD），输入 ollama 命令。如果有输出信息，则表示安装成功；如果显示“不是内部命令”，则需要配置环境变量。打开 Ollama 首页，点击 DeepSeek-R1 模型。根据电脑的硬件配置选择合适的模型参数量，复制安装命令，在命令提示符中执行命令。前往 Ollama 主页，点击下载，选择对应操作系统进行下载。下载完成后打开安装程序，按照提示完成安装。配置完成后，重

构建一个基于DeepSeek和JBoltAI的AI质检系统，不仅可以实现文件报告的自动化质检，还能通过灵活的规则配置和强大的AI能力，满足企业对高效、准确和稳定质检的需求。通过本文的逐步解析，相信您对如何实现这样的系统有了更清晰的认识。文件报告的质量直接影响工作效率和决策的准确性，然而，传统的文件质检方式往往依赖人工审核，效率低下且容易出错。那么，为什么选择这两种工具？结合这两种工具，可以实现一个

例如，在一个基于 Java 的智能办公系统中，可以利用 JBoltAI 的 RAG 功能，结合企业内部的知识库，实现更准确、更有针对性的文档生成和问题解答。例如，通过 JBoltAI 的封装，开发者只需要几行代码就可以实现对 DeepSeek 的文本生成、问答等功能的调用，大大降低了集成的难度和工作量。例如，在一个基于 Java 的电商平台中，可以利用 JBoltAI 的缓存功能来存储 DeepS

业务流程自动化 ：利用 DeepSeek 的数据处理和分析能力，以及 JBoltAI 的事件链和智能体功能，实现业务流程的自动化。业务流程优化 ：通过对业务流程的数据进行分析和挖掘，利用 DeepSeek 和 JBoltAI 的智能决策能力，对业务流程进行优化。需要对业务流程有深入的理解和分析，同时要实现自动化流程的稳定性和可靠性，需要较高的技术水平和项目管理能力。包括业务流程的梳理和建模、自动化

适用于低资源设备部署，如树莓派、旧款笔记本等。CPU最低4核，内存8GB+，硬盘3GB+存储空间，显卡非必需，若使用GPU加速可选4GB+显存的显卡，如GTX 1650。CPU需16核以上，内存64GB+，硬盘30GB+，显卡需24GB+显存，如A100 40GB或双卡RTX 3090。CPU需8核以上，内存16GB+，硬盘8GB+，显卡推荐8GB+显存，如RTX 3070/4060。CPU需12