Ollama 是一个开源框架，专为在本地机器上便捷部署和运行大型语言模型（LLM）而设计。以下是其主要特点和功能概述：简化部署：Ollama 目标在于简化在 Docker 容器中部署大型语言模型的过程，使得非专业用户也能方便地管理和运行这些复杂的模型。轻量级与可扩展：作为轻量级框架，Ollama 保持了较小的资源占用，同时具备良好的可扩展性，允许用户根据需要调整配置以适应不同规模的项目和硬件条件。

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RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成）是一种将大规模语言模型（LLM）与外部知识源的检索相结合，以改进问答能力的工程框架。它使用来自私有或专有数据源的信息来辅助文本生成，从而弥补LLM的局限性，特别是在解决幻觉问题和提升时效性方面。原始 RAG 的流程包括索引、检索和生成三个步骤，既把问答内容输入到数据库中，给定query，可以直接去数据库中搜索，搜索

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vLLM 是一个高性能、易扩展的大模型推理框架，专为生产环境中的大规模语言模型部署而设计。它通过创新的 PagedAttention 内存管理技术，显著提升了 GPU 的显存利用率，同时支持分布式推理，能够高效利用多机多卡资源。无论是低延迟、高吞吐的在线服务，还是资源受限的边缘部署场景，vLLM 都能提供卓越的性能表现。其简洁的 API 设计和灵活的部署方式，使得开发者能够快速集成并优化大模型推理

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学习 Java 语言程序设计必须选择一个功能强大、使用简单，能够辅助程序设计的 IDE。Eclipse 是目前最流行的 Java 语言开发工具，它强大的代码辅助功能，可以帮助开发人员自动完成语法修正、补全文字、代码修复、API 提示等编码工作，大量节省程序开发所需的时间。本教程使用 Eclipse 为开发工具，下面介绍它的安装。(1) Eclipse 是一个开放源代码的项目，其官方网站是 www.