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(duì)話記錄管理、模型性能監(jiān)控及 Prompt 調(diào)試；RAGFlow 則打通知識(shí)庫與工作流，實(shí)現(xiàn)檢索增強(qiáng)生成的全流程自動(dòng)化。

本地知識(shí)庫和大模型檢索增強(qiáng)（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(gòu)建動(dòng)態(tài)知識(shí)增強(qiáng)體系?；谖谋?、表格、圖像的向量化檢索技術(shù)，實(shí)時(shí)匹配知識(shí)庫中的專業(yè)內(nèi)容。

大模型交互提示詞優(yōu)化方案

采用 結(jié)構(gòu)化模板 + 動(dòng)態(tài)上下文管理 的復(fù)合策略，解決大模型指令對(duì)齊難題。預(yù)設(shè)法律咨詢、代碼生成等場景的標(biāo)準(zhǔn)化 Prompt 框架，通過占位符變量注入用戶參數(shù)，提升意圖識(shí)別準(zhǔn)確率。

分布式微服務(wù)架構(gòu)方案

基于 Spring Cloud 框架 構(gòu)建跨平臺(tái)異構(gòu)系統(tǒng)，采用模塊化微服務(wù)設(shè)計(jì)，將模型推理、知識(shí)檢索、業(yè)務(wù)邏輯等能力解耦為獨(dú)立服務(wù)單元。方案兼容 Kubernetes 與 Docker 生態(tài)，實(shí)現(xiàn)資源彈性伸縮與灰度發(fā)布。

Java 生態(tài)圈 AI 對(duì)接方案

依托 Spring AI 框架打造企業(yè)級(jí) AI 中臺(tái)，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(biāo)準(zhǔn)化 API 抽象層，統(tǒng)一管理 GPT、DeepSeek 等異構(gòu)模型，深度集成 Spring Security 與審計(jì)模塊，確保模型調(diào)用鏈中的合規(guī)流轉(zhuǎn)。

Python 生態(tài)圈 AI 對(duì)接方案

基于 LangChain 構(gòu)建智能體編排引擎，實(shí)現(xiàn)工具調(diào)用、記憶管理、多模型協(xié)作的自動(dòng)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(gòu)建億級(jí)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)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(guān)鍵詞 + 向量）平衡精度與召回率，滿足電商推薦、版權(quán)查重等場景需求。