检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）是一种结合了检索和生成模型的方法，旨在提高生成模型在问答等任务中的效果。RAG模型由一个检索器和一个生成器组成，检索器用于从大规模文本库中检索相关信息，然后将这些信息传递给生成器来生成回答或解释。RAG模型结合了检索的准确性和生成的灵活性，旨在解决传统生成模型在生成长文本、知识推理等方面的不足之处。通过在生成过程中

继上篇我们介绍了如何使用Spring AI+DeepSeek本地模型搭建AI聊天机器人，本期主要介绍如何实现聊天上下文以及聊天记录如何持久化。上篇地址：Spring AI进阶：使用DeepSeek本地模型搭建AI聊天机器人（一）-CSDN博客那么要了解如何实现聊天上下文，以及如何将上下文持久化，我们将从以下几个方面来学习。Spring AI的是一个核心组件，旨在简化与大语言模型（如ChatGPT、

Server-Sent Events (SSE) 是一种允许服务器向客户端推送实时更新的技术。与 WebSocket 不同，SSE 是单向的，即服务器可以向客户端发送数据，但客户端不能向服务器发送数据。SSE 基于 HTTP 协议，使用简单且易于实现，非常适合需要服务器向客户端推送实时数据的场景，如新闻更新、股票价格、聊天机器人等。SSE 的工作原理非常简单。客户端通过创建一个对象来连接到服务器的

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在当今的信息时代，构建一个高效的知识管理系统对于企业和个人来说都至关重要。DeepSeek作为一个强大的深度学习模型，能够帮助我们理解和处理大量的文本信息。而Dify则是一个新兴的平台，旨在简化AI应用的开发和部署过程。本文将详细介绍如何使用Dify来搭建基于DeepSeek的本地知识库系统。

在本篇文章中，我们深入探讨了如何利用 Spring AI 和 Milvus 向量数据库 实现检索增强生成（RAG）应用。通过结合 Apache Tika 进行多格式文档解析、HanLP 和 LangChain4J 进行文本分片，以及 Spring AI 的 Advisors API 进行上下文增强，我们成功构建了一个能够从知识库中检索相关信息并生成准确回答的智能问答系统

检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）是一种结合了检索和生成模型的方法，旨在提高生成模型在问答等任务中的效果。RAG模型由一个检索器和一个生成器组成，检索器用于从大规模文本库中检索相关信息，然后将这些信息传递给生成器来生成回答或解释。RAG模型结合了检索的准确性和生成的灵活性，旨在解决传统生成模型在生成长文本、知识推理等方面的不足之处。通过在生成过程中

 在当前的人工智能领域，模型的本地部署变得越来越重要，尤其是对于那些对数据隐私和安全有高要求的应用。Ollama平台作为一个强大的工具，支持多种深度学习框架和模型的快速部署。本文将详细介绍如何使用Ollama工具搭建DeepSeek模型，并将其应用于本地环境中

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