本地部署RAG系统实践指南 本文详细介绍了如何基于Spring AI、Ollama和ChromaDB构建本地RAG（检索增强生成）系统。系统通过文档解析、语义检索和增强生成三个步骤，实现离线环境下的精准问答。关键步骤包括：安装ChromaDB向量数据库、配置Embedding模型（如Granite Embedding）、使用Java操作ChromaDB进行文档存储与检索。该系统能有效减少大模型幻觉

MetaGPT的各种常用操作

Spark是一种由scala编写的快速、通用、可扩展的大数据分析引擎1、简单介绍下面是对spark的简单介绍，嗯，主要就是说下spark有多好多好的，不想看的可以直接去第二步特点1）快：与Hadoop的MapReduce相比，Spark基于内存的运算要快100倍以上，基于硬盘的运算也要快10倍以上。Spark实现了高效的DAG执行引擎，可以通过基于内存来高效处理数据流。计算的中间结果是存在于内存中

ChromaDB 是一个开源的嵌入式向量数据库，文章主要是基于Python代码操作ChromaDB

stable-diffusion在window下，从安装到使用

本文手把手带你实现Spring AI的本地化入门实践。通过3个关键步骤：① 创建Spring Boot项目并集成spring-ai-ollama依赖；② 配置本地Ollama服务（支持Llama3/Mistral等开源模型）；③ 编写首个AI交互代码，实现文本生成、多模态处理等基础功能。全程无需云端API密钥，在个人电脑即可完成从环境搭建到模型调用的全流程，附完整代码片段及常见避坑指南，助你15分

ChromaDB 是一个开源的嵌入式向量数据库，文章主要是基于Python代码操作ChromaDB

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