Ollama 和 vLLM 是两个用于运行大型语言模型的工具，各有其特点和适用场景。Ollama 以其易用性和跨平台兼容性著称，适合个人开发者和教育用途，提供简单的命令行接口和 REST API，支持多种主流模型，且所有计算在本地执行，保护隐私。vLLM 则专注于高性能推理，特别适合生产环境，通过 PagedAttention 技术提升吞吐量和延迟表现，支持多 GPU 并行推理，适合高并发请求处理

AI 应用开发工具LangChain 和 LlamaIndex 的详细说明

AI Agent开发生态的详细说明，涵盖核心框架、工具、基础设施及开发流程，最终以表格总结关键对比

AI 大模型的训练过程中，涉及多种关键技术。这些技术通常分为预训练阶段和后训练（Post-training）阶段，每个阶段使用不同的训练方法来提升模型的语言理解、推理能力和领域适应性

本文介绍了一个基于Python+LangChain+Ollama(Qwen:0.5b模型)的通用问答系统开发方案。系统通过修改原有命名程序的三个核心模块：模型初始化模块、新增的问答处理模块和主函数交互模块，实现了支持中文的自然语言问答功能。文章提供了完整的代码实现(qa_system.py)，包括模型加载、问答处理和命令行交互界面，并展示了实际问答示例。最后，作者提出了进阶优化建议，如多模型支持、

基于 Ollama 搭建本地大语言模型（LLM）服务，并通过 Java + Spring Boot + Vue + Spring Cloud 实现完整前后端交互的完整示例项目结构和代码说明

LangChain主要子包的详细说明、对比及表格整理

关于AI Agent(智能体/智能代理)构建与应用 的详细说明、对比整理及总结，涵盖基石、框架、工具访问、数据交互、对话任务完成方式、发展史与未来展望，最后附上表格总结和一般使用流程

人工智能（AI）是计算机科学的分支，旨在开发能够执行人类智能任务的系统，如学习、推理、感知和决策。其核心概念包括智能体、学习能力、推理与决策、感知、自然语言处理和自主性。AI的发展方向涵盖专家系统、机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、强化学习、生成式AI、多模态AI和通用人工智能（AGI）。每个方向都有其独特的技术特点和应用场景，如专家系统在医疗诊断中的应用，深度学习在图像识别中的突破，

项目内容角色定位PostgreSQL 专家，专注于生成正确的 PostgreSQL 查询结果数量使用LIMIT子句，默认返回top_k条记录列选择只查询所需列，用双引号包裹列名列名准确性确保列名存在于表中，注意列所属表日期处理涉及“今天”时，使用函数格式要求固定格式：问题、SQL 查询、SQL 结果、答案表信息仅使用给定的表结构信息通过上述步骤和示例，我们可以清晰地理解如何利用 LangChain