本文介绍了Qwen开源大模型在阿里云ModelScope生态下的生产环境部署方案。该方案采用Kubernetes集群和KServe推理服务，支持从Qwen-1.8B到Qwen-Max全系列模型的部署，重点优化了AWQ量化、vLLM推理适配和中文RAG流程。部署架构包含WAF防护、API网关、向量数据库和监控系统，针对Qwen模型的trust_remote_code、MoE支持和中文分词等特性进行了

本文提出了一套开源大模型生产环境部署方案，涵盖从需求分析到运维保障的全流程。方案针对不同业务场景需求（如智能问答、内容生成等）提供模型选型建议，详细说明硬件资源配置和软件环境搭建要求。采用分层分布式架构设计，包括接入层、服务层、存储层和监控运维层，确保系统的高可用性和可扩展性。部署流程包含模型预处理、容器化打包、K8s集群部署等关键步骤，并提供了API接口封装示例。最后提出高可用保障和性能优化措施

Spring AI MCP注解模块为Java开发者提供了基于注解的声明式编程模型，简化MCP服务器和客户端的开发。该模块包含服务器端和客户端两大核心部分：服务器端提供@McpTool、@McpResource等注解实现工具注册和资源访问；客户端通过@McpLogging、@McpSampling等注解处理服务器通知。支持同步和异步处理方式，提供McpSyncRequestContext等特殊参数类

📌 Weaviate 部署与集成指南摘要 核心功能： 混合搜索（向量+关键词） 语义图谱关系 模块化AI流程 动态schema和多租户支持 部署方案： 单机Docker（开发首选） 支持OpenAI API或本地Embedding 提供详细docker-compose配置 Kubernetes集群（生产环境） Helm Chart部署 支持高可用和自动扩缩容 安全特性： 多种认证方式（API K

在Spring AI中，DocumentTransformer是ETL（提取、转换、加载）框架的一个关键组件。ETL框架是数据处理中的核心，特别是在检索增强生成（Retrieval Augmented Generation, RAG）的应用场景中。DocumentTransformer在Spring AI中主要负责将文档从一种形式转换为另一种形式，以便更好地进行后续处理或分析。

Spring AI 是 Spring 生态系统推出的面向人工智能工程的应用框架，旨在将 Spring 的设计原则（如可移植性、模块化）引入 AI 领域，为 Java 开发者提供便捷的 AI 集成方案。其核心特点包括生态融合、跨模型支持、提示工程、嵌入技术、Advisor 拦截器机制和检索增强生成（RAG）。Spring AI 通过标准化接口、模块化设计和快速集成，降低了 Java 开发者使用 AI

Spring AI中的QuestionAnswerAdvisor是一个重要的组件，它实现了RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）的功能。

Spring AI MCP注解模块为Java开发者提供了基于注解的MCP协议实现方案，包含服务器端和客户端两大部分。服务器端提供@McpTool、@McpResource、@McpPrompt和@McpComplete注解，简化了MCP功能开发；客户端则通过@McpLogging等注解处理各类通知。模块支持同步/异步请求上下文、特殊参数注入等高级特性，显著减少了样板代码，提高了开发效率。通过声明式

Spring AI MCP安全模块为开发者提供了基于OAuth 2.0和API密钥的安全解决方案，保护MCP服务器和客户端的通信安全。该社区驱动项目包含三大核心组件：服务器安全、客户端安全和授权服务器，支持细粒度的访问控制。开发者可以配置OAuth 2.0资源服务器，通过注解实现方法级安全控制，并从安全上下文中获取认证信息。该模块目前仅兼容Spring AI 1.1.x版本，属于社区项目，尚未获得

MCP协议为LLM调用外部能力提供安全边界，采用能力（Capability）而非传统权限模型进行访问控制，确保LLM仅作为"建议者"而服务端作为"决策者"。其安全机制包括：1）工具注册即授权，能力与身份绑定；2）进程级隔离或语言级沙箱执行环境；3）三重授权检查（存在性、模式合规性、上下文策略）；4）输入输出过滤与审计日志。核心原则是所有安全判断必须在可信的服