检索：将用户问题向量化，从向量库获取语义相似的知识片段；增强：用结构化 Prompt 约束大模型仅基于检索结果回答；生成：调用本地大模型生成回答，结合对话记忆实现多轮交互。该方案完全私有化部署，数据不出内网，适配企业级 RAG 场景的准确性、安全性和性能要求，可直接作为智能客服、内部知识库问答等场景的核心架构。

RAG 是连接 LLM 与外部知识的桥梁，通过“检索+生成”的模式，既保留了 LLM 生成自然语言的能力，又解决了其知识过时、易产生幻觉、无法访问私有数据的痛点。它是当前企业落地 AI 应用的主流方案，结合 LangChain4j 框架和 Ollama 本地模型，可快速搭建私有化、低成本的 RAG 系统。

快速原型验证Java企业级应用高并发生产环境私有化部署（数据隐私优先）：Ollama + LangChain4j + 本地向量数据库（Chroma/Milvus）

NebulaGraph 通过其独特的图数据模型、分布式架构、高效查询语言（nGQL）及丰富生态工具，成为处理大规模复杂关联数据的理想选择。其核心概念围绕“图空间-点-边-标签-属性”展开，结合索引优化、图算法集成与安全机制，广泛适用于社交、金融、推荐等场景，助力企业挖掘数据深层价值。

总体来说，MongoDB更适合需要灵活方便地存储非结构化数据的场景，MySQL更适合结构化数据和需要事务支持的场景。MongoDB 存储的是文档型数据(JSON格式)，MySQL 存储的是结构化的表格数据。MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库,可以方便地扩展到大量的数据和高并发。MongoDB是动态模式,这意味着同一个集合里的文档不需要有相同的字段和结构。MongoDB使用的是面向文档的

redo log默认情况下存储在data目录下ib_logfile0 、ib_logfile1，可以通过 innodb_log_file_size 设置大小， innodb_log_files_in_group 设置文件个数，比如可以配置为一组4个文件，每个文件的大小是 1GB，整个redo log 日志文件组可以记录4G的内容，2、先写redo log，mysql崩溃，重启，通过redo log

什么是MVCC？MVCC的全称是“多版本并发控制”。这项技术使得InnoDB的事务隔离级别下执行一致性读操作有了保证，换言之，就是为了查询一些正在被另一个事务更新的行，并且可以看到它们被更新之前的值。这是一个可以用来增强并发性的强大的技术，因为这样的一来的话查询就不用等待另一个事务释放锁。这项技术在数据库领域并不是普遍使用的。一些其它的数据库产品，以及mysql其它的存储引擎并不支持它。在MySQ

环境：VMware12.5.7 pro+CentOS7 64位 VMware和jdk 下载地址：链接：http://pan.baidu.com/s/1slDgMBz 密码：enp5JDK我一般放在/usr/java目录下，现在我们把下载的rpm文件挪过去：//创建目录mkdir /usr/java//把下载的rpm文件copy过去cp jdk-8u11-linu...

docker run -i -t -p 7000:7000 -p 7001:7001 -p 7002:7002 -p 7003:7003 -p 7004:7004 -p 7005:7005--net host --name redis-cluster grokzen/redis-cluster

项目源码及相关说明请查看此文：Spring Cloud入门教程-简介一、zipkin是什么        zipkin是一个开放源代码分布式的跟踪系统，由Twitter公司开源，它致力于收集服务的定时数据，以解决微服务架构中的延迟问题，包括数据的收集、存储、查找和展现。它的理论模型来自于Google Dapper 论文。        每个服务向zipkin报告计时数据，zipkin会...