本文介绍了两个基于Rust开发的AI知识库应用：面向企业的飞树智库和个人知识管理工具小飞树。作者分享了使用Rust进行全栈开发（后端、客户端、模型部署）的体验，认为Rust虽然生态系统不如Java完善，但其特性（如Option类型、所有权机制）能有效避免常见问题，且编译体积小、并发性能好。特别指出Rust在AI模型部署上的优势，如跨平台、无需环境依赖。文章还讨论了Rust的学习曲线，并推荐了相关学

LLM网关提供统一的大模型API入口，兼容OpenAI规范，支持10+提供商和50+模型。功能包括自动负载均衡、限流、IP/Token用量限制，支持钉钉/飞书/企微预警，可设置代理。支持Windows/Ubuntu/macOS/CentOS等系统及边缘设备部署。体验地址：https://oneai.coderbox.cn

我们使用Rust开发了一款AI助手系统，具备多模型支持、权限管理、私有化部署等功能。系统支持多种文件格式的知识库构建，提供精准搜索和自然语言处理能力，适用于企业知识库、智能客服等场景。Rust语言确保了系统的高性能和低资源占用，安装简便，无需复杂配置。目前，我们正快速开发推广，首家接入企业可免费使用并享受部署服务。

小飞树知识库是一个基于Tauri开发的本地化知识管理工具，支持多种文件格式(MD/TXT/Office/PDF等)导入和OCR识别。内置向量库、主流AI模型(Qwen3系列)及兼容OpenAI的工具链，具备AI记忆功能且数据本地加密存储。目前提供Windows版本，其他平台需自行编译。项目开源，支持本地运行而不依赖云端服务。

为了增强大型语言模型（LLM）的功能并使其能够调用现有系统的内部API，我们开发了一个名为http-api-call的MCP Server。该服务器通过标准的MCP协议，重写了call_tool和list_tool两个关键功能。call_tool负责将请求信息转发给系统的后端接口，而list_tool则用于查询和返回可用的API列表。通过这种方式，我们将工具列表封装为tool_message，使模

在x86_64架构的Ubuntu系统上，纯静态编译aarch64平台的rust-opencv，以方便在嵌入式设备上移植。系统：Ubuntu 24.04，架构：x86_64，可使用WSL，或者Docker，本次使用Docker。

本文分享了使用Rust开发知识库后端的实践经验。通过2万行Rust代码的实战案例，作者发现Rust虽以难度著称，但在业务开发中表现优异：无null设计和Result模式提升代码质量，所有权系统促进合理设计，而生命周期问题实际出现频率较低。性能测试显示Rust比Java快3倍，可显著降低服务器成本。尽管缺少Spring Boot这类集成框架，但Rust生态已覆盖常见功能需求。作者建议新系统可考虑采用

我们通过Rust构建的AI知识库系统，集成了MCP、工作流以及即将实现的多Agent，正在面向企业提供试用，我们将致力于打造一个安全可靠的知识库平台，为企业降本增效。

首先检查CUDA环境变量是否已配置，然后检查CUDNN依赖库是否已复制到CUDA目录。注意CUDA和CUDNN的版本。目前仅支持 CUDA12.x 和 CUDNN9.x。压缩包中已经包含运行 ONNX 和 OpenCV 所需的依赖项。您不需要下载任何其他依赖项。目前仅支持Nvidia GPU。您需要在设备上安装CUDA 12.x +和cudnn 9.x +。目前仅支持 YOLO 模型，未来可能会支

场景项目需要使用GaussDB，Activiti默认支持的数据库中不包含GaussDB，需要对其进行扩展。分析在其源码org.activiti.engine.impl.cfg.ProcessEngineConfigurationImpl.getDefaultDatabaseTypeMappings()中，写明了支持的数据库的类型：h2、hsql、mysql、oracle、postgres、mssq