咱们用一张图看清楚区别：DeepSeek：换 URL，不换依赖Qwen：换依赖，不换思路。

Java开发者也能轻松玩转AI！本文介绍如何用LangChain4j框架快速搭建本地AI应用，无需高端硬件即可运行开源大模型。通过Ollama工具在本地部署Qwen等轻量模型，结合简单的Java代码实现对话功能。文章对比了LangChain4j与Spring AI的适用场景，并展示了10行代码调用本地模型的示例。更重要的是，该框架支持模块化组合AI流程，为后续实现基于私有数据的智能问答（RAG）打

摘要：Elasticsearch 7.17版本推出了新型Java客户端elasticsearch-java，采用强类型请求/响应设计，解决了旧版High-Level REST Client的维护问题。配置方法包括添加Maven依赖（如elasticsearch-java 8.17.4和Jackson 2.17.0）并通过配置类初始化客户端。示例演示了创建书籍实体模型和实现基于作者名的文档搜索功能，

摘要：本文介绍了Kibana的安装步骤。首先需下载对应操作系统的Kibana二进制包并解压。在Windows系统中，通过命令提示符进入bin目录执行kibana.bat启动服务。Kibana默认运行在5601端口，启动前需确保Elasticsearch持续运行。安装完成后，通过浏览器访问localhost:5601即可进入Kibana可视化界面。该工具需要与Elasticsearch配合使用，为数

本文提供了Elasticsearch学习路径建议，包含从环境搭建到项目实战的13个实验手册。环境要求包括Windows11系统、Docker、JDK17、Maven3.6+及IDEA等开发工具，推荐使用Docker简化部署。常见问题解答中强调Docker的优势和跨平台兼容性。该学习路径循序渐进，适合新手系统掌握Elasticsearch核心功能及Java集成开发。

本文介绍了Elasticsearch 8.x版本的本地安装方法。重点说明了如何通过修改elasticsearch.yml文件禁用安全功能（仅限调试），并详细描述了下载二进制包、解压安装的步骤。文章提供了最新版本和历史版本的下载链接，指出Elasticsearch自带Java JDK的优点。安装完成后，可通过浏览器或cURL访问http://localhost:9200验证服务是否正常运行，成功后会

摘要：本文详细介绍了在Windows11环境下使用Docker部署Elasticsearch 8.18.8和Kibana 8.18.8的完整流程。主要内容包括：1) 系统要求（Windows11、Docker Desktop、4GB+内存）；2) 通过docker-compose.yml文件配置禁用安全认证的学习环境；3) 服务启动验证方法（9200/5601端口访问）；4) Kibana Dev

ElasticSearch和Kibana构成了强大的数据解决方案。ElasticSearch作为分布式搜索引擎，支持多种数据类型的高效存储、索引和近实时分析，适合读多写少的场景，可通过RESTful API接入。Kibana是配套的可视化工具，提供图表、仪表板等功能，帮助用户直观分析和监控ElasticSearch中的数据。两者结合形成了完整的数据处理链路：ElasticSearch负责数据存储检

JSON是一种轻量级数据交换格式，广泛应用于Web开发中。文章介绍了JSON的基本结构（对象、数组、数据类型）、应用场景（客户端与服务器通信）及其优点（轻量、易解析、跨语言）。同时讲解了如何通过JSON数据返回类统一管理响应数据格式，以及SpringBoot项目中配置FastJSON转换器的方法，包括日期格式化、null值处理和循环引用检测等。最后探讨了循环引用检测的利弊，并建议谨慎关闭该功能以避