大模型本地部署以及可視化方案

基于 Ollama + DeepSeek + CherryStudio | RAGFlow 的本地化大模型部署體系，提供從模型加載、推理優(yōu)化到可視化交互的全棧解決方案。CherryStudio 提供可視化界面，支持對話記錄管理、模型性能監(jiān)控及 Prompt 調試；RAGFlow 則打通知識庫與工作流，實現(xiàn)檢索增強生成的全流程自動化。

本地知識庫和大模型檢索增強（RAG）方案

通過 向量數(shù)據(jù)庫 + 多模態(tài)大模型 深度協(xié)同，構建動態(tài)知識增強體系?；谖谋尽⒈砀?、圖像的向量化檢索技術，實時匹配知識庫中的專業(yè)內容。

大模型交互提示詞優(yōu)化方案

采用 結構化模板 + 動態(tài)上下文管理 的復合策略，解決大模型指令對齊難題。預設法律咨詢、代碼生成等場景的標準化 Prompt 框架，通過占位符變量注入用戶參數(shù)，提升意圖識別準確率。

分布式微服務架構方案

基于 Spring Cloud 框架 構建跨平臺異構系統(tǒng)，采用模塊化微服務設計，將模型推理、知識檢索、業(yè)務邏輯等能力解耦為獨立服務單元。方案兼容 Kubernetes 與 Docker 生態(tài)，實現(xiàn)資源彈性伸縮與灰度發(fā)布。

Java 生態(tài)圈 AI 對接方案

依托 Spring AI 框架打造企業(yè)級 AI 中臺，提供從大模型接入、流量管控到數(shù)據(jù)安全的完整解決方案。通過標準化 API 抽象層，統(tǒng)一管理 GPT、DeepSeek 等異構模型，深度集成 Spring Security 與審計模塊，確保模型調用鏈中的合規(guī)流轉。

Python 生態(tài)圈 AI 對接方案

基于 LangChain 構建智能體編排引擎，實現(xiàn)工具調用、記憶管理、多模型協(xié)作的自動化流水線。通過 Chain 組件快速組裝 RAG 檢索、SQL 生成、代碼解釋等原子能力。

高效的語義搜索與多模態(tài)數(shù)據(jù)處理方案

采用 Pinecone 全托管向量數(shù)據(jù)庫 構建億級數(shù)據(jù)實時檢索體系，支持文本、圖像、音視頻的跨模態(tài)語義匹配。通過混合檢索算法（關鍵詞 + 向量）平衡精度與召回率，滿足電商推薦、版權查重等場景需求。