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

本文介绍了如何快速使用Spring AI框架集成DeepSeek聊天模型。首先通过Maven创建Spring Boot项目，并添加Spring AI依赖管理。然后配置DeepSeek API密钥和模型参数，通过自动配置类DeepSeekChatModel实现智能对话功能。文章展示了阻塞式和流式两种输出方式，并详细说明了temperature参数对模型输出的影响（0-2范围，数值越高创造性越强）。最

Java开发者LLM实战：LangChain4j知识库入门指南 本文介绍了Java语言集成大模型的工具LangChain4j，主要特点包括： 提供统一API支持15+主流LLM和20+嵌入模型 0.35.0版本支持JDK8，0.36.0+需JDK17+ 与SpringAI对比优势在于无框架依赖和多模型支持 通过Maven工程示例展示了快速接入OpenAI和DeepSeek模型的方法，包括： 基础依

摘要：本文介绍了如何通过Spring AI实现大模型与企业API的协同工作，以票务助手为例演示了退票、查询等功能。文章展示了两种实现方式：初代多模型协调方案和tools/function-call方法，通过结构化输入让AI系统能够调用业务API完成特定任务。关键点包括任务识别、业务逻辑处理及流式响应，为开发企业级智能应用提供了实用解决方案。

Spring AI的可观测性功能解决了企业级AI应用中的关键痛点，包括Token消耗不透明、成本失控、性能瓶颈定位难等问题。通过集成Spring Boot Actuator和Prometheus，开发者可以实时监控AI调用成本、优化性能并追踪完整请求链路。文章演示了如何构建一个具备可观测性的翻译应用，包括项目初始化、AI客户端配置和服务实现，帮助开发者实现精准Token监控和智能成本控制。

SQL Server 2019 新建数据库无法自定义路径的解决方案文章目录SQL Server 2019 新建数据库无法自定义路径的解决方案问题描述解决方案：最后：每博一文案这是我在学习过程中遇到的问题，而后找到的解决方案给大家参考，参考问题描述当我们通过图形界面的形式新建数据库的时候，想要改变存放的路径的时候发现：报错无法找到什么路径，等等其他的问题解决方案：打开 Sql Server配置管理器

分布式微服务架构下的全局数据一致性问题[即:分布式事务问题]——> 解决方案: SeataSpringCloud Alibaba Seata 官方使用手册:Seata 是什么？Seata 是一款开源的分布式事务解决方案，致力于提供高性能和简单易用的分布式事务服务。Seata 将为用户提供了 AT、TCC、SAGA 和 XA 事务模式，为用户打造一站式的分布式解决方案。一句话: Seata 是一款开

1. 大模型的选择详细分析，对于目前市面上的大模型的一个分析