使用AI几乎成为互联网工作者必备技能了，DeepSeek的出现把AI再次推向高潮，在本文中，我们将带领大家借助 Ollama、WebUI 和 deepseek 这三个工具，成功搭建属于自己的本地大模型环境。Ollama 作为一款轻量级的大模型运行工具，为模型在本地的运行提供了坚实的基础；WebUI 则为我们打造了直观便捷的用户交互界面，让操作更加简单易懂；而 deepseek 作为一款优秀的大模型

今年莫名其妙的网上就冒出来一句话：前端已死后端已亡，然后就会有很多人说工作不好找，要求高等等，本人也是在编程领域混迹了很多年，今天我们就来客观的分析一下，现在互联网到底是一个什么情况。

摘要：RAG（检索增强生成）技术结合信息检索与大语言模型（LLM），通过检索外部知识库获取最新信息，提升生成内容的时效性和准确性。其流程分为索引（创建向量数据库）和检索（搜索相关数据）两阶段，涉及文本切割、向量化存储等步骤。文章详细演示了如何在Windows/Docker环境下安装Pgvector向量数据库，并通过Spring AI集成实现RAG应用，配置包括数据源、向量存储参数及本地向量模型。该

比较传统的小型应用通常是一个项目使用一个数据库进行数据存储，这样的架构模式在数据量日益增长的情况下，数据库势必会成为性能瓶颈。几百万数据还可以通过数据库优化，索引优化等手段勉强支持，但是上千万，上亿的数据再怎么优化索引都无济于事。所以我们的优化手段可以是分库分表。

CherryStudio 是一款集多模型对话、知识库管理、AI 绘画、翻译等功能于一体的全能 AI 助手平台。CherryStudio的高度自定义的设计、强大的扩展能力和友好的用户体验，使其成为专业用户和 AI 爱好者的理想选择。无论是零基础用户还是开发者，都能在 CherryStudio 中找到适合自己的AI功能，提升工作效率和创造力。

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本篇文章介绍了RAG的优势和必要性，通过搭建PGVector本地向量数据库，使用Langchain4j创建RAG知识库的全过程。如果文章对你有帮助请一定三连哦，你的鼓励是我最大的动力！！！

上一篇文章《Ollama+DeepSeek部署本地大模型》我们已经知道如何在本地搭建自己的大模型了，不过想要让大模型能够根据我们个人或者企业的数据情况做出精准的回答，我们还需要将自己的数据投喂给大模型才可以。本篇文章我们将会使用一个开源项目dify集成ollama+deepseek大模型，搭建自己本地知识库，让大模型能够回答出我们想要的结果。

前言本文章是《Netty入门到超神系列》第一章，主要介绍java的三大I/O模型：BIO，NIO,AIO，因为Netty采用了NIO模型，要透彻Netty就得懂NIO原理，NIO又是在BIO基础进行演变，所以我们得对这些I/O都要有一些了解。I/O概述I/O其实是Input,Output的缩写，意思是输入和输出，比如：把磁盘中的一个文件读入Java内存中，站在Java内存的角度来看就是输入即inp

本篇文章主要讲解两块内容：Mysql中的锁和ACID原理，这2个部分是面试的时候被问的蛮多的看完本篇文章之后相信你对Mysql事务会有更深层次的理解，如果文章对你有所帮助请记得好评事务: 指作为单个逻辑工作单元(Service方法)执行的一系列操作（数据库操作。），要么完全地执行，要么完全地不执行.事务可以看做是一组任务，通常对应了一个业务方法,这些任务要么全部成功,要么全部失败。在实际的业务开发