conca

在大模型应用落地过程中，RAG（检索增强生成）是解决企业私有数据问答、知识精准匹配的核心方案。本文将聚焦实战，基于 Spring AI 框架，结合 MongoDB 的向量搜索能力，实现企业rag

​  在大模型赋能企业数字化转型的过程中，数据私密性与对话记忆能力是两大核心痛点。企业核心数据（如客户信息、业务报表、内部文档）若上传至公有云大模型，可能面临数据泄露、合规风险；而原生大模型的会话上下

对于企业而言，调用 GPT、文心一言等在线大模型时，核心痛点永远是私密数据安全—— 业务数据、客户信息、内部文档一旦上传至第三方服务器，就存在泄露、合规违规的风险。而 Ollama 的出现。

文章分析了MySQL查询中出现8小时时区偏差的问题。当使用字符串类型参数时，JDBC驱动不做时区处理，导致MySQL按自身时区解析产生偏差；而Date类型参数会被驱动基于serverTimezone=

MySQL中执行DELETE语句删除部分数据后，表空间文件(.ibd)不会自动缩小，磁盘空间也不会释放给操作系统。这是由于InnoDB引擎的设计机制：删除操作仅标记空间为空闲

在 Java 后端开发中，数据库交互是核心环节，而 MySQL 作为主流关系型数据库，其 JDBC 连接参数的配置稍有不慎，就可能引发致命的内存问题。近期我们线上服务就因 MySQL 连接 U

MySQL数据库因InnoDB缓冲池内存耗尽导致崩溃。主要问题是一个全表更新事务持有6397万行锁，占用121MB内存（缓冲池仅128MB），触发系统保护机制强制终止。错误链：无索引的全表更新→过量行