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本文探讨了在Spring AI框架中实现RAG(检索增强生成)检索的优化方案。针对现有检索增强器功能单一、组合复杂的问题,实现更全面、高效的混合检索增强方法。通过定义基础检索器抽象类并实现多种检索器(如BM25关键词检索、语义向量相似度检索等),结合检索器聚合工厂动态创建检索器列表。核心是实现了HybridRetrievalAdvisor,支持多路并行检索、文档去重合并和重排序,最终生成简洁高效的

本文介绍了在自部署PostgreSQL中安装分词插件的两种方案,重点推荐jieba分词方案。详细说明了jieba分词的完整编译部署流程,同时简要介绍了zhparser分词的替代方案。分词插件为RAG应用中实现关键词检索提供了技术实现路径。

摘要:对比DeepSeek和通义千问的联网搜索功能,测试结果显示DeepSeek在获取准确信息方面表现更优。以示例的查询垂直领域问题为例,DeepSeek能提供有据可查的正确答案,而千问存在数据偏差。通过多组测试数据验证,DeepSeek的实时搜索能力和结果准确性更适合生产环境需求,特别是在需要精确信息的工作场景中。虽然两者都存在部分误差,但DeepSeek整体表现更可靠,建议对结果要求高的场景优

本文探讨了在Spring AI框架中实现RAG(检索增强生成)检索的优化方案。针对现有检索增强器功能单一、组合复杂的问题,实现更全面、高效的混合检索增强方法。通过定义基础检索器抽象类并实现多种检索器(如BM25关键词检索、语义向量相似度检索等),结合检索器聚合工厂动态创建检索器列表。核心是实现了HybridRetrievalAdvisor,支持多路并行检索、文档去重合并和重排序,最终生成简洁高效的

本文探讨了基于SpringAI框架构建企业级AI客服助手的实践方案。文章从某垂直领行业需求出发,提出了结合RAG检索增强、MCP协议工具链和LLM大模型的智能客服系统架构。重点介绍了系统设计中的关键环节:1) 采用SpringBoot+SpringAI微服务架构;2) 中文优化的文档分割与向量存储方案;3) 支持云知识库、本地文档和数据库文档的三层知识管理;4) 通过MCP协议实现标准化工具调用。

线上使用polarDB,基于mysql(5.7),建构为springboot+mybatisplus+durid连接池,部分业务场景涉及大表更新和查询操作,在查询慢sql且超过一定时间时就会报出"Communications link failure"异常,主要体现在界面查询或定时任务处理大批量数据是执行数据库的更新、查询异常。

【摘要】低版本Maven(3.6.3及以下)在IDEA手动创建项目时可能出现Dependencies丢失问题,表现为模块仅显示Lifecycle且依赖报错。主要原因是parent工程pom.xml中dependencyManagement标签内存在未指定版本的依赖(如spring-boot-starter-tomcat),虽然继承父依赖理论上可行,但实际仍需显式声明版本号。解决方案:1)升级Mav







