前言上一篇博客简单的介绍了 Spring Boot 的一些特点,其中最核心的部分就是可以大量减少 xml 和 依赖的手动配置这一篇博客就以一个入门级 Demo ,来展示 Spring Boot 的特点创建新项目首先创建一个空白新工程然后创建一个新的 Module以 Maven 格式来构建完善这个 Module 的坐标,目录结构目录结构添加 Spring Boot 依赖至上一步结束,一个 Maven            
                
         
            
            
            
            在现代软件开发中,"Spring AI Ollama"是一个备受关注的话题,涉及到人工智能与Spring框架的深度集成。本文将详细阐述解决"Spring AI Ollama"时的备份策略、恢复流程、灾难场景应对、工具链集成、监控告警设置和最佳实践。通过深入复盘各类环节,确保在实施中的高效与可靠性。
对于备份策略,我们采用了甘特图展示时间安排,以及周期计划的明确设置。通过以下的甘特图,能够有效地规            
                
         
            
            
            
            实现“Spring 集成 Ollama”的步骤和实践
在现代软件开发中,如何高效地将Spring框架与Ollama集成是一种值得关注的技术方案。以下内容将为开发者提供详细的集成步骤、配置详情和实战应用,确保开发工作流畅、运行高效。
### 环境准备
在开始集成之前,首先需要确保开发环境满足技术栈的兼容性。以下是安装所需的技术组件。
#### 版本兼容性矩阵
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            Spring 5源码阅读系列(3):再说spring集成1. 前文回顾2. 注解方式集成Spring3. 注解集成的原理3.1. Servlet 3协议内容3.2. 文件: javax.servlet.ServletContainerInitializer3.3. 实现类: SpringServletContainerInitializer3.4. 方法: WebApplicationIniti            
                
         
            
            
            
            spring AI ollama是一种基于Spring框架和AI技术融合的新兴框架,旨在简化构建智能应用程序的过程。随着人工智能的迅速发展和微服务架构的流行,许多开发者都开始寻找高效、灵活的开发解决方案。本文将深入探讨spring AI ollama的各个方面,包括适用场景、核心架构、特性功能、实战对比、深度原理和生态扩展等内容。
在适用场景分析中,spring AI ollama适用于需要集成            
                
         
            
            
            
             文章目录前言编辑代码打包项目构造镜像发布镜像到dockerhub发布镜像到阿里云使用这个镜像 前言有时候,我们需要识别图片中为内容。而java识别图片需要基于特定的环境。编辑代码新建springboot模块(选择web组件)添加依赖<dependency>
            <groupId>net.sourceforge.tess4j</groupId>            
                
         
            
            
            
            shiro简介shiro是权限控制的一个框架		
是一个强大易用的Java安全框架,提供了认证、授权、加密和会话管理功能,可为任何应用提供安全保障 - 从命令行应用、移动应用到大型网络及企业应用。权限控制的方式权限有四种实现方式
注解(基于代理),url拦截(基于过滤器),shiro标签库(基于标签),编写代码(及其不推荐)
**不论哪种方式:都需要引入spring用于整合shiro的过滤器  *            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-06-25 15:56:30
                            
                                82阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            搭建和整合Spring AI与Ollama的AnythingLLM是近年来技术领域中的一项重要进展。这篇博文将全面记录解决“Spring AI整合Ollama AnythingLLM”相关问题的过程,涵盖备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、预防措施和案例分析。以下是详细的步骤和分析。
## 备份策略
在进行“Spring AI整合Ollama AnythingLLM”的项目时,制定合理的            
                
         
            
            
            
            Spring AI的聊天模型API为开发者提供了一条便捷通道,能够将强大的AI驱动的聊天完成功能无缝集成到各类应用中。借助预先训练g框架一贯秉持的模块化与可互换性原则。            
                
         
            
            
            
            在这篇博文中,我将详细介绍如何实现“Spring整合Ollama以实现音频输出”的过程。这是一个结合了Spring框架与Ollama音频工具的项目,旨在提高音频处理的效率和效果。通过这一过程,我将分享各个技术要点、架构设计和实际代码实现。
### 背景描述
随着音频技术的迅速发展,越来越多的开发者开始关注如何将高效的音频处理能力与现代应用框架结合起来。2023年的技术趋势显示,音频输出需求在语            
                
         
            
            
            
            Ollama的Spring Boot Starter依赖是一种强大的框架依赖,它能够帮助开发者快速构建基于Spring Boot的微服务应用。然而,在项目的初期,我们常常会遇到一些依赖相关的问题。在本文中,我将详细介绍如何解决Ollama的Spring Boot Starter依赖问题,包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、版本管理及最佳实践。
## 环境预检
在开始之前,我们需要确保开            
                
         
            
            
            
            spring ai 调用 ollama总是出现超时的描述
在进行 Spring AI 调用 Ollama 的过程中,经常遇到超时的问题。为了帮助其他开发者解决这个问题,我整理了详细的解决过程,包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南以及生态扩展等内容。
## 环境准备
在开始之前,需要确保你的开发环境与所使用的技术栈兼容。以下是版本兼容性矩阵,明确了各个组件和库的兼容情况:
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            在处理“ollama OLLAMA_ORIGINS OLLAMA_HOST”问题时,我们遇到了相对复杂的技术挑战。首先,我想提供一些技术背景,分析我们所遇到的具体问题和错误现象,接着探讨根因以及最终的解决方案,最后讨论我们在这个过程中的预防和优化措施。希望这篇文章能够为你们后续的工作提供帮助!
## 问题背景
我们在进行系统部署时,引入了多种配置选项以实现服务的高度可用性。但是,随着挑战的增加            
                
         
            
            
            
            【代码】springboot 3.2.11 集成ollama完整代码示例:基于spring-ai-ollama-spring-boot-starter 1.0.0-M6。            
                
         
            
            
            
            在使用 Docker 时,用户可能会遇到“ollama docker 无法下载ollama”的情况。这通常与网络设置、Docker 配置或库依赖有关。下面,我将详细记录解决这一问题的过程。
## 背景描述
在现代软件开发中,Docker 是一种流行的容器化技术,大大简化了软件的部署和运行。在众多 Docker 镜像中,Ollama 是一个颇受欢迎的项目。然而,用户在尝试下载 Ollama 镜像            
                
         
            
            
            
            对于很多开发者来说,在 Windows 上配置 Ollama 的 `OLLAMA_HOST` 可能是一项棘手的任务。接下来,我们将详细探讨如何解决这一问题,包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、排错指南及扩展应用等方面。
### 环境准备
要顺利进行配置,首先确保你的系统满足一定的软硬件要求。这里给出一个简单的四象限图,帮助你评估系统的硬件资源。
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quadrant            
                
         
            
            
            
            1.环境 本文以centos7.9安装ollama为例 2.下载ollama安装包 官网地址:https://ollama.com/download/linux GitHub手动安装文档地址:hlama/blob/main/docs/linux.            
                
         
            
            
            
            Python如何实现单例模式?Python有两种方式可以实现单例模式,下面两个例子使用了不同的方式实现单例模式:第一种第二种:使用decorator来实现单例模式2:什么是lambda函数?Python允许你定义一种单行的小函数。定义lambda函数的形式如下:labmda 参数:表达式lambda函数默认返回表达式的值。你也可以将其赋值给一个变量。lambda函数可以接受任意个参数,包括可选参数            
                
         
            
            
            
            在软件开发和信息技术的过程中,使用开发工具(如 Xcode)可能会遇到各种各样的问题。最近在某个项目中,我遇到了“ollama xcode”的问题,这篇博文详细记录了从问题背景到根因分析、解决方案,以及最终的验证和预防优化的整个过程。
### 问题背景
在使用 Xcode 开发 iOS 应用时,团队受到了一些复杂问题的影响,尤其是在与 `ollama` 库接入时,导致了开发的延误和资源的浪费。            
                
         
            
            
            
            ollama LoRA是一种先进的自然语言处理模型,广泛应用于文本生成和对话系统。然而,在它的实际应用中,部分用户在进行模型加载和运行时遇到了各种问题,影响了业务的顺利进行。本文将详细记录解决“ollama LoRA”问题的过程,从问题背景到解决方案,层层深入,提供清晰的分析和操作指导。
### 问题背景
随着对自然语言处理需求的增加,ollama LoRA模型在实际业务中被广泛使用。遵循快速开