本文介绍了Ollama本地大语言模型的安装与使用。Ollama作为大模型运行环境，支持私有化部署，保障企业数据安全。文章详细讲解了Ollama的安装步骤、模型拉取方法（如qwen3:4b模型），以及如何在Spring项目中集成使用。重点说明了如何关闭模型的"thinking"思考模式，实现流式输出，并介绍了多模态功能（支持图像识别等）。还指出了当前版本与Spring AI 1.

跨域问题解决方案摘要 浏览器因安全策略限制跨域请求，可通过以下方式解决： 同源策略：统一域名/端口； 网关配置：Nginx添加CORS响应头（需处理OPTIONS预检请求），示例配置包含代理、跨域头及Cookie支持； 后端处理： SpringBoot注解@CrossOrigin； 全局配置WebMvcConfigurer； 自定义CorsFilter Bean。 注意事项： 避免使用*通配符，需

在这个最后的篇章中，我要表达我对每一位读者的感激之情。你们的关注和回复是我创作的动力源泉，我从你们身上吸取了无尽的灵感与勇气。我会将你们的鼓励留在心底，继续在其他的领域奋斗。

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摘要：Windows10安装过程中断电导致安装中断，再次安装报错。通过Shift+F10调出命令行，输入注册表编辑器命令regedit，定位到HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\SETUP\STATUS\ChildCompletion路径下的SETUP.EXE项，将数值1修改为3后保存。关闭注册表，重新点击错误提示框确定，系统将自动重启并继续安装。该方法成功解决了因意外断电导致的系

Windows 11家庭版安装 Docker

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模型RAG评测

本文介绍了检索增强生成（RAG）技术，通过向量数据库将业务数据与基础大模型结合，解决模型无法获取具体业务数据的问题。Rorge讲述了ixe像模型将文本转换为多维向量，实现语义相似性搜索。Spring AI支持多种向量数据库，如Azure、Cassandra等，并展示了如何使用Ollama向量模型进行文本向量化操作。RAG技术通过文档向量化存储和检索，有效补充了大模型的实时业务数据处理能力。

本文介绍了LangChain4j框架中低阶和高阶API的使用方法。LangChain4j支持两种LLM API类型：简单的LanguageModel（输入输出均为String）和更先进的ChatModel（支持多模态输入）。文章指出ChatModel将成为主要发展方向，并详细说明了其低阶API的chat()方法实现。在高阶API方面，框架通过AI Services抽象层简化了交互流程。此外，文章还