综上所述，微服务架构解决了单体架构存在的问题，特别适合大型互联网项目的开发，因此被各大互联网公司普遍采用。为了解决上述问题，所以我们引入了springcloud框架，微服务拆分以后碰到的各种问题都有对应的解决方案和微服务组件，而SpringCloud框架可以说是目前Java领域最全面的微服务组件的集合了。我们从单体架构的优缺点来分析，看看开发大型项目采用单体架构存在哪些问题，而微服务架构又是如何解

而横向拆分，是看各个功能模块之间有没有公共的业务部分，如果有将其抽取出来作为通用服务。例如用户登录是需要发送消息通知，记录风控数据，下单时也要发送短信，记录风控数据。因此消息发送、风控数据记录就是通用的业务功能，因此可以将他们分别抽取为公共服务：消息中心服务、风控管理服务。当然，微服务之间不可避免的会有或多或少的业务交互，比如下单时需要查询商品数据。虽然出现了服务间调用，但此时无论你如何在商品服务

这里Nacos的依赖于服务注册时一致，这个依赖中同时包含了服务注册和发现的功能。因为任何一个微服务都可以调用别人，也可以被别人调用，即可以是调用者，也可以是提供者。启动完成后，访问下面地址：http://192.168.150.101:8848/nacos/，注意将192.168.150.101替换为你自己的虚拟机IP地址。首次访问会跳转到登录页，账号密码都是nacos。启动实例访问nacos控制

Fine-tuning就是模型微调，就是在预训练大模型（比如DeepSeek、Qwen）的基础上，通过企业自己的数据做进一步的训练，使大模型的回答更符合自己企业的业务需求。这个过程通常需要在模型的参数上进行细微的修改，以达到最佳的性能表现。这是不可以的，现在的大模型都是基于Transformer神经网络，Transformer的强项就是所谓的注意力机制。由于每次都是从向量库中找出与用户问题相关的数

【代码】linux系统安装docker。

领域知识覆盖不足、幻觉问题、信息过时以及数据安全风险，使得直接依赖大模型处理专业或实时性需求变得不可靠。RAG（Retrieval-Augmented Generation）通过将外部知识库与模型结合，动态检索相关文档作为生成依据，有效弥补了这些缺陷。通过上述方法，RAG系统能够在大模型基础上构建更可靠、更专业的智能应用，尤其适合对准确性要求严苛的领域。复杂场景中，RAG与微调可协同使用：RAG负

最终启动命令（80 → 8989，443→4433，完全不冲突）访问 GitLab（必须带端口 8989）http://你的服务器IP:8989。查看密码（账号 root）

直接运行（推荐，带内存限制 512M）http://你的IP:8080。拉取 JDK8 镜像。查看初始密码（必看）

你想要在 Spring Boot 项目中基于 EasyExcel 完整实现 Excel 导出功能，我会为你梳理一套标准化、可直接落地的实现方案，包含基础导出、字段控制、异常处理等核心内容，确保功能健壮且符合开发规范。以上代码可直接复制到项目中，替换 UserExportService 中的模拟数据为真实业务查询，即可快速实现生产级的 Excel 导出功能。打开文件，仅包含「用户 ID」「用户名」「

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