看的再多，不如自己上手试一试。第一次捣鼓这个东西，还是得靠百度啊。也是借鉴了几位前辈的文章，才让我有了些头绪哈。下面说下我自己的安装过程。由于国内访问正常官网地址访问不稳定，大多数情况下是连接不上的，就算那么几次幸运的连接上，也会很快断开，至于为什么会这样，我们不多说哈。经过不断的查找，发现有那么一个办法，可以然后我们正常访问github，那就是在kgithub.com。在地址前面加上一个”k“，

例如，在智能客服、智能助手、在线教育等领域，ChatGPT可以根据用户的问题或需求，生成连贯、通顺的回答和解释。而ChatGPT则基于Transformer模型进行训练和生成，并采用了GPT-3.5架构，该架构具有自注意力机制和多层神经网络结构等特点，能够处理长文本序列并生成连贯、有意义的结果。第三，输出结果：文心一言的输出结果主要是情感表达和娱乐为主，注重语言的优美和意境的营造。而ChatGPT

RAG 是这个项目里"看着简单、做着深"的部分。这一讲覆盖完整链路：文档上传解析 → 向量分片 → 混合检索 → 多轮追问。最后那个追问检索为空的 bug，是整个 RAG 模块最有价值的修复。

前三讲把地基打完了。这一讲是整个项目的业务核心：ERP 仓储域怎么建模、AI 怎么通过工具调用读写真实数据、库存防超卖怎么保证。还有一个 8B 模型特有的坑：数字参数 100% 成功，字符串参数时灵时不灵。

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三个问题：过滤器顺序天坑（一词之差全站 401）、SSE 异步丢认证（诡异到怀疑人生）、Token 过期体验（三层刷新机制）。每个都是真实踩坑，排查过程完整还原。

系列开篇。这一讲把项目跑起来的地基打好：PostgreSQL 17 + pgvector、Ollama + 三个模型、Spring Boot 3 后端骨架、Vue3 前端骨架。看似是"下载安装"这种没技术含量的活，说实话，我在这步耗掉的时间比写业务代码还多——光 pgvector 就折腾了半天。

环境搭好了，这一讲把模型接进来。核心内容：为什么一个 ChatClient 不够用、keepAlive 怎么配才能让模型常驻显存、以及一套改参数不用重启服务的三层配置热加载设计。

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一套完整的开源实战教程：把传统 WMS 仓储系统接入本地AI大模型，让用户用自然语言完成查库存、开单据、搜知识库等真实业务操作。