指定好了文件路径，通过ApachePdfBoxDocumentParser来解析，最后统一返回Document对象，它可以返回textSegment，这个可以跟向量数据库结合在一起

指定好了文件路径，通过ApacheTikaDocumentParser来解析，最后统一返回Document对象，它可以返回textSegment，这个可以跟向量数据库结合在一起

指定好了文件路径，通过ApachePoiDocumentParser来解析，最后统一返回Document对象，它可以返回textSegment，这个可以跟向量数据库结合在一起

这里使用了Jlama提供的JlamaEmbeddingModel，官方示例的AllMiniLmL6V2EmbeddingModel在mac下会报错ai.djl.engine.EngineException: Unexpected flavor: cpu

序本文主要研究一下如何使用langchain4j来对接向量数据库milvus步骤docker运行milvus {代码...} 启动之后访问[链接]这里需要提前创建embedEtcd.yaml {代码...} user.yaml内容为空即可pom.xml {代码...} example {代码...} 最后输出 {代码...} quotaAndLimits {代码...} 注意milvus有频率控制，控制不好会报错 {代码...} ...

这里使用JlamaEmbeddingModel加载intfloat/e5-small-v2，之后embed了两个TextSegment，最后通过embeddingStore.findRelevant去匹配与queryEmbedding最相关的TextSegment

序本文主要研究一下如何本地运行local-ai并通过langchain4j集成调用。步骤curl安装 {代码...} 运行 {代码...} 访问[链接]安装model访问[链接] 浏览模型并选择安装或者使用命令行，这里选择一个小模型 {代码...} [链接]pom.xml {代码...} controller {代码...} 请求[链接]返回 {代码...} 小结LocalAI是OpenAI 的免费开源...

自动下载jlama会自动下载到~/.jlama/models/目录下，文件夹命名为tjake_Llama-3.2-1B-Instruct-JQ4但是默认是使用[链接]，可能访问不到，需要替换为[链接]

目前市面上的cherry-studio、page-assit、anythingLLM、open-webui、dify产品都号称能让大模型支持联网搜索，对国内搜索引擎没有支持或者支持的不太好，国内内容生态最好应该是微信了，今天发现DeepChat产品内置了搜狗的微信搜索，可以结合deepSeek实现联网搜索

序本文主要研究一下如何在腾讯云HAI-GPU服务器上部署DeepSeek Janus-Pro来进行文本生成图片步骤选择带GPU的服务器到deepseek2025试用一下带GPU的服务器下载Janus {代码...} 安装依赖 {代码...} 安装gradio {代码...} 安装torch {代码...} 运行示例 {代码...} 输出示例如下 {代码...} 可以访问这个public URL使用示例大概...

langchain4j集成了Azure OpenAI Dall·E、OpenAI Dall·E、Google Imagen、Cloudflare Workers AI、ZhiPu AI、Xinference这几种图像大模型。对于ZhiPu AI来讲，提供了ZhipuAiImageModel，通过generate方法即可生成图片。

配置了langchain4j.ollama.streaming-chat-model.base-url的配置就可以自动开启并注入streamingChatModel

访问[链接]可以得到您好！我是由中国的深度求索（DeepSeek）公司开发的智能助手DeepSeek-R1。如您有任何任何问题，我会尽我所能为您提供帮助。

执行[链接]今天天气怎么样，发现报错registry.ollama.ai/library/deepseek-r1:8b does not support tools

序本文主要研究一下如何使用spring-ai-alibaba本地集成ollama+deepseek步骤pom.xml {代码...} 主要是引入spring-ai-ollama-spring-boot-starterapplication.yaml {代码...} 这里配置ai.ollama.base-url、ai.ollama.chat.modelChatModelcall {代码...} 使用call是阻塞一次性输出stream {代码...} 使用stream配合reactor的...

可以根据用户需求，帮助生成高质量提示词。对于非代码接入的场景，具体可以使用腾讯元器创建一个智能体，通过这个智能体来优化Prompt，再使用优化后的Prompt去DeepSeek执行

序本文主要研究一下微信公众号如何使用deepseek进行智能回复步骤创建智能体打开腾讯元器，[链接]，创建智能体 --> 新建，可以选择公众号文章问答，或者用提示词创建、用工作流创建这里选择用提示词创建基础设定这里可以根据名称和间接自动生成提示词，比如 {代码...} 高级设定模型设置，选择DeepSeek-R1(32k)知识库 -...

执行完之后等一会(大概要三四分钟)启动起来了访问[链接]，注册管理员账号，注册完要等一会(估计要七八分钟)页面才出来可以-v ./open-webui-data:/app/backend/data来挂载数据

序本文主要研究一下如何使用dify工作流+deepseek开启联网搜索步骤创建工作流创建应用 --> 创建空白应用 --> 工作流 --> 编排开始节点，设置一个名为query的文本添加节点，选择工具web search api，去[链接]注册得到API KEY填写进去，之后设置输入变量为开始节点的query添加节点，选择LLM，deepseek-r1:8b，设置...

右上角头像 --> 设置 --> 模型供应商，选择 Ollama，轻点“添加模型” --> 模型名称：deepseek-r1:8b， url： [链接]类似的再添加一个嵌入模型：nomic-embed-text

系统设置-->模型设置-->添加模型，这里添加ollama的deepseek-r1:8b，其中API URL设置为http://host.docker.internal:11434，API KEY随便设置一个就行

searxng目前国内能访问的就是bing和wolframalpha，研究了半天添加搜狗搜索没成功，可能需要代码定制。perplexica目前还没有找到如何定制知识库，只能每次搜索的时候上传一下相关文档。

序本文主要展示一下如何在MacBook Pro M2安装deepseekmac配置芯片Apple M2，8核(物理)，内存16G，os版本Ventura，磁盘500G步骤下载ollama去[链接]下载mac版本或者使用go来编译 {代码...} 拉取并运行deepseek-r1:8b {代码...} 安装AI客户端主要有page-assit、chatbox、cherry-studio这几个page-assit到[链接]这里去下载ch...

序本文主要展示一下如何在android手机上安装deepseek-r1:1.5b步骤安装termux到[链接]去下载然后执行termux-setup-storage以获取手机存储权限安装构建依赖 {代码...} 下载ollama {代码...} go编译 {代码...} 如果出现 {代码...} 则需要更新下pkg重新安装libc++ clang {代码...} 启动ollama {代码...} 下载deepseek-r1:1.5...

Java语言特性系列Java5的新特性Java6的新特性Java7的新特性Java8的新特性Java9的新特性Java10的新特性Java11的新特性Java12的新特性Java13的新特性Java14的新特性Java15的新特性Java16的新特性Java17的新特性Java18的新特性Java19的新特性Java20的新特性Java21的新特性Java22的新特性Java23的新特性Java24的新特性序本文...

序本文主要研究一下rocketmq-proxy的popMessageMessagingProcessororg/apache/rocketmq/proxy/processor/MessagingProcessor.java {代码...} MessagingProcessor接口定义了popMessage方法DefaultMessagingProcessororg/apache/rocketmq/proxy/processor/DefaultMessagingProcessor.java {代码...} DefaultMessagingProce...

PushConsumer通过ProcessQueueImpl的receiveMessageImmediately拉取消息，其内部是通过consumer.receiveMessage(request, mq, longPollingTimeout)来拉取的，request是通过consumer.wrapReceiveMessageRequest(batchSize, mq, filterExpression, longPollingTimeout, attemptId)构建的

PushConsumerImpl实现了AbstractIdleService的startUp方法，该方法会每隔5秒定时调度执行scanAssignments

proxy/src/main/java/org/apache/rocketmq/proxy/grpc/v2/producer/SendMessageActivity.java

自从rocketmq推出了5版本之后，rocketmq-spring就区分了4.x与5.x版本，4.x版本是rocketmq-spring开头，5.x版本是rocketmq-v5-client开头；rocketmq5的RocketMQClientTemplate对应的是旧版的RocketMQTemplate，他们都同样继承了org.springframework.messaging.core.AbstractMessageSendingTemplate，只是各自扩展的方法发...