本文是一篇详细的Docker部署SpringBoot项目教程，主要包含以下内容： Docker核心概念介绍（镜像、容器、Dockerfile） 准备工作：打包SpringBoot项目并上传jar包到服务器 编写Dockerfile文件，包含基础镜像、工作目录、jar包拷贝、端口暴露等配置 使用docker build命令构建镜像 通过docker run命令运行容器，并设置端口映射和自动重启 验证

你的情况推荐选择核心优势追求效率，快速落地Spring AISpring 生态原生，极简配置追求灵活，深度定制模块化设计，本地模型友好需要企业级完整方案JBoltAI可视化编排，国产深度适配，开箱即用深度学习模型训练DJL多引擎支持，训练推理一体化💡最后建议：不要陷入"选型 paralysis"。已有 Spring 项目 → 直接 Spring AI需要快速搭建企业 AI 中台 → 尝试 JBo

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摘要： 大模型（LLM）是基于海量数据训练的人工智能系统，具备语言理解与生成能力，如ChatGPT、DeepSeek等。国内外主流产品包括OpenAI的GPT-4o、Google的Gemini 2.0、百度的文心一言等，覆盖通用、多模态等场景。大模型按功能可分为语言模型（如GPT系列）、嵌入模型（如text-embedding-3）、图像模型（如DALL·E 3）等，并适配科研、办公、医疗等多样化

技术博主Nicky.Ma凭借12年开发经验，入围2025年CSDN博客之星评选。2025年专注数据库、中间件与AI应用三大领域，产出84篇原创博文，涵盖微服务实践、消息队列对比、国产数据库测评等实用内容，累计收获3万+阅读量。其文章以"问题导向+结构化呈现"为特色，致力于帮助开发者解决实际问题。现邀请读者为006号候选人投票，支持其继续创作优质技术内容。投票链接及博客主页已附文

OpenTeleDB是一款针对企业级场景优化的开源数据库，兼容PostgreSQL生态并提供三大核心功能：XProxy连接池支持十万级高并发、XStore存储引擎消除数据膨胀问题、XRaft高可用方案（待开源）。部署过程包括从Gitee克隆源码、安装依赖、配置编译参数、验证安装等步骤。安装完成后可初始化数据库实例，并通过psql客户端连接进行功能测试，如创建业务表和批量写入数据。OpenTeleD

实测openGauss 6.0 LTS向量版：国产数据库的RAG实践 openGauss 6.0 LTS向量版针对AI场景进行深度优化，支持16000维向量、HNSW索引和SIMD加速，显著提升向量检索性能。文章详细介绍了3种部署方式（Docker/Compose/K8s）、SQL语法、Java全栈集成方案以及500万向量压测结果（HNSW索引可达3900 QPS）。同时分享了10个典型踩坑案例（

本文介绍了基于Spring AI和Milvus构建RAG智能问答系统的实践方案。RAG技术通过先检索后生成的方式，解决了大语言模型的幻觉问题和知识盲区。系统采用Spring Boot 3.5.11作为后端框架，结合Milvus 2.6.0向量数据库实现语义检索功能。文章详细讲解了Milvus的RPM安装配置步骤、系统架构设计以及项目搭建流程，包括环境检查、服务管理、网络配置等关键环节。最后给出了S

本文介绍了基于SpringBoot 3.5.11和Spring AI 1.1.4实现MCP协议的全栈开发方案。MCP（模型上下文协议）是标准化的大模型工具调用协议，Spring AI从1.1.x版本开始原生支持MCP。文章详细讲解了服务端和客户端的搭建过程，通过注解式开发将业务方法封装为MCP标准工具。服务端使用spring-ai-starter-mcp-server-webmvc依赖，支持STD

摘要： 国产开源数据库OpenTeleDB基于PostgreSQL 17深度优化，集成XProxy连接池、XStore存储引擎和XRaft高可用三大核心技术。实测显示，XProxy使10万级并发下TPS提升6.6倍，XStore将高频更新场景的数据膨胀率从186%降至3.7%，XRaft实现秒级主备切换。该数据库兼容PostgreSQL生态，通过木兰许可证开源，为企业级应用提供高性能、低运维的数据