一、引言 LLM 大语言模型虽然强大，但有一个致命缺陷：不知道我们系统的内部设计。 当你问"我们系统的订单流程是怎样的？"或者"用户登录接口的限流策略是什么？"，LLM 只能回答通用知识，无法给出准确答案。 RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）正是解决这个问题的最佳方案。它的核心思想是：先从知识库中检索相关文档，再将这些文档作为上下文喂给 LLM，让它基于这些信息生成答案。 二、RAG 架构原理 2.1 RAG 工作流程 ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ RAG 完整工作流程 │ ├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ │ │ 【构建阶段】 │ │ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │ │ │ 原始文档 │───▶│ 文档切片 │───....

最近AI技术火得一塌糊涂，各种大模型层出不穷。但你知道吗？现在我们可以在本地部署大模型，搭建自己的智能客服系统，而且完全私有化，不用担心数据泄露问题。今天就来给大家分享一个超实用的技术方案：SpringBoot + Ollama + RAG，让你的智能客服系统既聪明又安全。