Ollama是一款可以在macOS、Linux和Windows系统上运行的跨平台工具，它帮助用户快速在本地运行大模型，极大地简化了在Docker容器内部署和管理LLM（大型语言模型）的过程。

Ollama 是一个开源的本地化工具，允许用户在本地运行大型语言模型（如 LLaMA、Mistral、Gemma 等），并通过 REST API 与模型交互。

Open WebUI是一个用户友好的Web界面，专为本地大语言模型（LLMs）设计。它支持多种模型，包括Ollama和OpenAI兼容的API，并允许用户通过图形界面轻松调试和调用模型。Open WebUI的功能丰富，包括代码高亮、数学公式支持、网页浏览、预设提示词、本地RAG集成、对话标记、模型下载、聊天记录查看以及语音支持等。

本文总结了26个MyBatis面试常见问题，涵盖核心概念、优缺点、应用场景及技术细节。主要内容包括：MyBatis与Hibernate的对比、SQL映射处理、参数传递、动态SQL、关联查询实现（一对一/一对多）、延迟加载原理、缓存机制（一级/二级）、插件开发等。重点解析了#{}与${}的区别、字段映射方案、分页实现、批处理操作等实用技巧，同时探讨了MyBatis作为半自动ORM工具的特性及其与全自

摘要：本文解释了如何正确使用Ollama的qwen3-embedding:4b嵌入模型。该模型用于将文本转换为向量，不能直接交互使用。正确方法包括：1）命令行直接输入文本获取向量；2）通过API调用获取JSON格式结果。文章特别指出常见错误用法（如空输入或尝试交互模式），并建议确认模型状态。最后对比了嵌入模型与聊天模型的不同用途，提供了对应的正确命令格式。（149字）

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

vLLM是一款高性能大语言模型推理框架，提供单机API、多机分布式和K8s容器化三种生产部署方案。部署前需确保环境满足CUDA 11.8+/12.1+、Python 3.8~3.11、NVIDIA显卡等要求。核心部署模式包括：1）单机API服务，支持多卡并行；2）多机分布式部署，适用于70B+大模型；3）K8s容器化方案，便于生产环境管理。所有方案均兼容OpenAI API接口，支持量化模型优化显

Kubernetes（K8s）作为云原生算力架构核心，通过资源池化、智能调度和弹性伸缩实现高效算力管理。其架构分为控制平面（调度决策）和节点层（执行单元），将底层异构资源抽象为标准化单位，通过Pod声明式定义算力需求。核心机制包括资源调度（基于requests/limits）、水平/垂直自动伸缩（HPA/VPA）以及异构算力（GPU/NPU）支持。K8s还支持Serverless、边缘计算等云原生

vLLM是一款高性能大语言模型推理框架，提供单机API、多机分布式和K8s容器化三种生产部署方案。部署前需确保环境满足CUDA 11.8+/12.1+、Python 3.8~3.11、NVIDIA显卡等要求。核心部署模式包括：1）单机API服务，支持多卡并行；2）多机分布式部署，适用于70B+大模型；3）K8s容器化方案，便于生产环境管理。所有方案均兼容OpenAI API接口，支持量化模型优化显

pgvector 是 PostgreSQL 的官方向量扩展，支持稠密向量存储和相似度搜索，适用于中小规模 RAG 应用。部署方式包括 Docker、云托管和源码编译，支持 IVFFlat 和 HNSW 索引优化查询性能。Python 可通过 psycopg、LangChain 或 Django 集成，生产环境需调整 work_mem 等参数。优势在于零新系统引入和 SQL 生态融合，但超大规模性能