随着大模型应用的深化，向量数据库正在成为连接非结构化数据与智能应用的核心枢纽。在实际落地时，常用来：用户提问 → 向量化 → 向量库检索 → 拼接上下文 → 大模型生成回答

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本文详细介绍了如何在Logstash中配置从Elasticsearch读取数据并输出到Kafka的完整流程。主要包括三个核心部分：input（使用Elasticsearch插件定义数据源）、filter（可选的数据处理）和output（配置Kafka输出）。文章提供了详细的参数说明，包括必要的ES连接设置、查询条件、分页控制，以及Kafka的生产者配置、消息格式和可靠性设置。特别强调了使用文档ID

Dify批量文本生成功能支持表格数据的自动化处理，表格需包含input_text必填列（用户输入文本），可选列IMultisentiment（情感标签）和Categories（分类结果）。使用时需确保列名与系统变量一致，上传表格后Dify会逐行处理并输出结果。示例展示了电子产品评价、客户反馈等场景的应用。

摘要： Dify中的Agent节点和发现和调用MCP工具节点均支持外部工具调用以扩展模型能力，但存在关键差异。Agent节点通过自主决策（如ReAct框架）实现多步骤复杂任务，支持工具组合和动态流程调整，适用于开放域场景（如旅行规划）。而MCP工具调用节点专注于预注册工具的单次触发，依赖规则匹配，适用于明确需求（如天气查询）。技术实现上，Agent基于多步推理，MCP工具调用则通过API描述直接匹

信创适配-鲲鹏处理器与麒麟操作系统下arm64架构常用docker镜像安装

Spring AI提供了一套简洁的机制，可以将Java方法暴露为AI模型可调用的工具

本文介绍了在 Spring AI 中配置大模型（如 OpenAI、Gemini 等）的两种方式： AiClient 适用于单次请求-响应场景，配置简单，仅需 API 密钥和模型参数即可使用。 ChatClient 支持多轮对话、流式响应和函数调用，需配置对话专用模型（如 GPT-4 Turbo）。 此外还提供了： 多模型配置示例（Gemini、Llama2 本地部署） 高级功能（动态参数、多模型切

重点看重的是下面的两个功能。

Spring Boot调用DolphinScheduler接口主要有两种方式：直接调用RESTful API（推荐）和使用Java API Client。文章详细介绍了使用RestTemplate调用REST API的方法，包括配置基础信息、编写工具类处理登录和请求，并提供了查询项目列表和启动工作流实例的代码示例。这种方式通过sessionId鉴权，灵活通用，适合大多数集成场景。