JVM垃圾回收器演进围绕吞吐量、暂停时间与内存开销的平衡展开。分代收集基于弱分代假说，将堆划分为年轻代（复制算法）和老年代（标记整理/清除算法）；分区收集（如G1）则采用动态区域划分，通过控制回收区域实现可预测暂停时间。G1通过卡表与记忆集解决跨代引用问题，而ZGC创新性地使用染色指针和读屏障，实现TB级堆的亚毫秒级暂停。回收器发展呈现并发性增强、可预测性提升和内存规模适配三大趋势，未来将向更细粒

开篇：AIGC应用的技术演进与SageMaker核心优势在生成式AI技术爆发式增长的今天，从ChatGPT到Midjourney，AIGC应用正在重塑内容生产方式。Amazon SageMaker作为AWS提供的端到端机器学习平台，通过其强大的托管服务能力，将大模型训练、优化、部署的全流程复杂度降低80%以上。本文将通过一个完整的实战案例，详解如何利用SageMaker构建企业级AIGC应用。

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本文介绍了GraphRAG与Ollama结合的本地化AI解决方案，适用于企业级知识管理。GraphRAG通过知识图谱增强检索能力，Ollama实现本地模型部署，显著降低云端API成本并确保数据安全。文章详细讲解了从环境准备、模型部署到索引构建和查询优化的全流程，包括硬件配置、软件依赖、模型推荐及参数调优，并提供了企业知识库构建的成功案例。该方案在响应速度、准确率和成本控制方面均优于传统RAG，特别