追求与 OpenAI 模型的最佳集成和工具调用的准确性：create_openai_functions_agent或 create_tool_calling_agent是首选，尤其是 create_tool_calling_agent，它代表了更新的设计思路。需要模型推理透明化、使用非 OpenAI 模型或处理复杂推理任务：create_react_agent非常合适，它能提供清晰的决策链条。

SpringBoot 中的重定向

总而言之，Transformer中的“预训练”是一个让模型在大规模数据上预先学习通用知识和特征表示的基础阶段。它为模型后续高效地适应各种下游任务奠定了坚实的基础，是现代AI领域一项非常核心和强大的技术范式。愿你我都能在各自的领域里不断成长，勇敢追求梦想，同时也保持对世界的好奇与善意!

llama.cpp 是一个强大而高效的工具，它极大地降低了大语言模型的使用门槛。它的核心优势在于量化和纯C++实现，使得在消费级硬件上进行推理成为现实。下载 GGUF 格式的量化模型（如从 TheBloke 处）。获取 预编译 的main可执行文件。通过命令行或 Python API 进行推理。对于任何想在本地运行大模型的人来说，llama.cpp几乎都是首选方案。

适应模型输入：大多数深度学习模型要求输入数据是数值型的向量形式。Model Hub (模型中心)：一个像 GitHub 一样的仓库，托管了超过几十万个由社区共享的预训练模型（包括 Transformers 格式和很多其他格式的模型）。功能：它的核心任务是将人类熟悉的、连续的自然语言文本，拆分成模型能够处理的、离散的基本单元（tokens），并将其转换为数值ID。影响模型性能：Tokenizer的选

Infinity Embeddings是一个开源的企业级嵌入模型服务框架，提供OpenAI兼容API、多模型并行支持和硬件优化功能，特别适合需要兼顾性能与隐私的RAG应用场景。本文详细介绍了其容器化部署方案，包括Docker原生部署和Compose编排两种方式，并提供了多模型管理、性能调优以及LangChain集成的实践指南。相比SaaS服务，Infinity在数据隐私、延迟和成本方面具有显著优势

本文系统解析了大模型（LLM、Embedding、Rerank）的标准化部署方案，涵盖从本地轻量化到云原生的全场景实践。重点对比了Ollama本地部署与vLLM集群方案的技术特点，详细介绍了Embedding模型的容器化实践和Rerank模型在RAG中的关键作用。针对不同规模企业，提供了云平台选型指南和部署决策树，并给出量化压缩、缓存策略等优化技巧。文章指出，未来混合部署模式（关键业务本地化+通用

本文系统解析了大模型（LLM、Embedding、Rerank）的标准化部署方案，涵盖从本地轻量化到云原生的全场景实践。重点对比了Ollama本地部署与vLLM集群方案的技术特点，详细介绍了Embedding模型的容器化实践和Rerank模型在RAG中的关键作用。针对不同规模企业，提供了云平台选型指南和部署决策树，并给出量化压缩、缓存策略等优化技巧。文章指出，未来混合部署模式（关键业务本地化+通用

需求分析：采用用例图（Use Case Diagram）和用户故事识别参与者和用例（如用户、管理员、下单、支付），初步识别对象（如Order、Product、Payment）。| 设计| 设计顶层架构（组件划分、技术选型），输出架构文档。| 需求分析| 用模型描述业务需求（如业务流程模型、用例模型）。| 用UML类图设计“用户订单商品”的关系，不涉及具体编程语言。| 设计| 定义构件的接口规范（输