摘要：本文介绍了Ollama服务的REST API端点及其使用方法，重点解析了/api/generate接口的参数配置和响应处理。文章详细说明了model、prompt等必需参数及format、stream等可选参数的设置方法，并提供了Python代码示例演示如何通过requests库调用API。同时探讨了num_ctx/num_predict参数对上下文长度和输出token数量的控制、流式输出功

Ollama本地部署DeepSeek R1模型指南 Ollama是一个开源的大模型本地运行框架，支持主流LLaMA架构模型。本文介绍了如何在Linux系统安装Ollama，并部署DeepSeek R1模型（1.5B版本）。主要内容包括：Ollama的安装方法、DeepSeek模型下载和运行命令、多GPU负载均衡配置技巧，以及REST API服务的启动和调用方式。文章还提供了解决常见问题的实用技巧，

本文对比了三种大模型微调方法：全参数微调调整所有参数，性能高但资源消耗大；LoRA通过低秩矩阵适应，仅训练少量参数，显著降低资源需求；QLoRA在LoRA基础上引入4bit量化，进一步节省显存。三者主要区别在于参数量、显存需求和适用场景：全参数微调适合资源充足的高性能需求，LoRA平衡效率与效果，QLoRA适用于超大模型或资源受限环境。综合来看，这些方法为不同场景下的模型适配提供了灵活选择。

过拟合是模型过度拟合训练数据细节导致泛化差，而欠拟合是模型未能捕捉数据基本模式。解决过拟合需简化模型、正则化或增加数据；解决欠拟合需增强模型能力或优化特征。在大模型场景中，需通过预训练、微调策略和正则化平衡两者，确保模型既适应任务又保持泛化。首先，过拟合和欠拟合都是模型在训练过程中可能出现的问题，影响模型的泛化能力。那先得分别定义这两个概念。过拟合是模型在训练数据上表现很好，但在测试数据上表现差，

Apache POI 是一个处理Miscrosoft Office各种文件格式的开源项目。简单来说就是，我们可以使用 POI 在 Java 程序中对Miscrosoft Office各种文件进行读写操作。一般情况下，POI 都是用于操作 Excel 文件。

AI大模型（LLM）是具备文本生成、语义理解、推理及多模态处理能力的智能系统，广泛应用于政务、金融、教育等领域。直接调用API存在任务理解脱节、缺乏持续学习及安全风险等问题，因此需开发具备自主决策能力的智能体Agent（大模型+工具+记忆+规划）。主流大模型各有优势：OpenAI擅长复杂推理，通义千问适合中文专业领域，Claude3处理长文本，Llama3适合低成本部署。开发时可采用SpringA

摘要：本文介绍了SpringAIAlibaba的快速入门指南，包括其特性对比、API-KEY获取、Maven依赖配置和YML文件设置。重点展示了如何开发AI智能医生助手项目，涉及Redis持久化存储、多用户会话隔离、流式响应等功能实现。详细讲解了MessageWindowChatMemory组件的作用及配置方法，并提供了完整的控制器代码示例，包括系统提示词模板设计和请求处理方法。项目采用Java2

本文介绍了LangChain与OpenAI大模型集成的使用方法。主要内容包括：1）通过ChatOpenAI实例化大模型，配置API密钥和基础URL；2）三种提示词模板的应用：字符串模板用于简单文本补全，聊天模板支持多轮对话，少样本模板通过示例引导模型；3）链式调用实现流程串联；4）自定义工具开发示例。文章详细说明了各类模板的特点、适用场景和具体实现代码，展示了如何通过LangChain框架高效调用

AI 即人工智能，是模拟人类智能、让机器自主执行任务的交叉学科。大语言模型（LLM）作为 AI 核心方向，依托机器学习和深度学习，因硬件进步、算法优化等因素兴起，具备数据、规模、算力、参数量大等特点，分为开源和闭源两类，各有透明度、定制化等维度的优劣。常见大模型有 DeepSeek、通义千问、GPT 等，版本编号、参数量（如 72B）、上下文窗口（如 1M）等是其核心区分标识。大模型已赋能金融、政

摘要：大模型存在知识滞后、能力边界、计算短板等原生局限性，无法直接获取实时信息或连接业务系统。工具调用（FunctionCall）作为LLM与外部交互的接口，能扩展AI能力、实现流程自动化并保障安全。SpringAI提供统一工具调用解决方案，通过@Tool注解定义功能，由FunctionCallAdvisor自动处理调用流程。示例展示了通过自然语言查询天气的多工具协调实现，验证了该方案在实时数据获