LangChain 是一个，核心定位是「连接大语言模型（LLM）与外部资源的中间件」。它并非替代 LLM，而是通过模块化设计，让开发者快速构建 “LLM + 数据 + 工具” 的端到端 AI 应用 —— 本质是为 Python 程序员提供一套标准化的接口、工具链和最佳实践，避免重复开发 “LLM 调用、数据加载、流程控制” 等通用逻辑。核心特点：模块化：所有组件可拆分、替换（如切换 OpenAI

Spring AI Alibaba 是阿里云基于 Spring Boot 3.x 开发的 AI 框架，深度集成通义千问大模型与百炼平台，核心价值在于降低 Java 开发者的 AI 应用开发门槛，支持从简单聊天机器人到复杂多智能体系统的全场景开发。

用于持久化存储的对话历史实体类。

接上篇，本文主要介绍 Milvus 数据库的连接方法，以及图片相关数据（向量+元数据）的保存程序逻辑实现。

YOLOv8 的五大模型没有 “优劣之分”，只有 “场景适配之别”。选择时只需要明确两个问题：你需要机器 “做什么核心动作”？—— 是 “找位置”（检测 / 旋转框）、“描轮廓”（分割）、“看动作”（姿势），还是 “贴标签”（分类）？你对 “速度、精度、硬件” 有什么要求？—— 如果是嵌入式设备，优先选 “n/s 版本”；如果是高精度场景（如医学影像），优先选 “l/x 版本”。

实现本地知识库，可构建一套数据本地化、检索高效、兼容 Spring 生态的方案。核心是利用 Milvus 存储向量，通义千问模型处理文本嵌入和问答，Spring AI 简化组件整合。的知识库系统：文档解析、向量生成、存储、检索、问答均在本地完成，结合 Spring AI 的抽象接口和 Milvus 的高效向量检索，兼顾开发便捷性与性能。Qwen-7B 需至少 8GB 显存（INT4 量化版），建议

本项目实现了Spring AI Alibaba与Ollama的完整集成，并明确区分了单轮和多轮对话功能。单轮对话提供轻量级、无状态的问答服务，适合简单的单次查询；多轮对话通过会话ID维护上下文，提供连续的、有语境的交互体验。这种设计使得系统能够灵活满足不同场景的AI交互需求。

在进行插件调试之前，首先要开启 Chrome 的开发者模式。具体步骤如下：打开 Chrome 浏览器，点击浏览器右上角的三点菜单。选择 “更多工具” -> “扩展程序”，进入扩展程序管理页面。在扩展程序页面的右上角，找到并打开 “开发者模式” 开关。开启开发者模式后，页面会出现新的选项，如 “加载已解压的扩展程序”“打包扩展程序” 等，这些选项为插件调试提供了便利。二、加载待调试的插件有了开发者模

根据 Ollama API 文档（/api/chat 接口），创建请求/响应实体类：OllmaChatRequest：封装请求参数（模型名称、对话消息列表）。OllmaChatResponse：接收 API 响应（包含模型返回的消息内容）。-------------------------------------------------------3个文件@Data // 自动生成 Getter/

Milvus是一个专为AI应用设计的开源向量数据库，它能够高效地存储、索引和检索向量嵌入。语义搜索和智能问答系统图像和视频检索推荐系统异常检测Milvus客户端配置与初始化向量嵌入生成实现Milvus集合创建与索引管理向量数据存储向量相似度搜索错误处理与容错机制性能优化最佳实践通过这种集成方式，我们成功构建了一个高性能的知识库应用，能够提供基于语义的智能搜索功能。实现向量缓存机制，减少重复计算优化