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该方案目前被广泛应用于安防、考勤、支付等场景，是工业界公认的高性能人脸识别解决方案。

准备人脸数据集，按人名分类存放；运行 PyTorch 代码训练模型并导出 ONNX 格式；在 Java 项目中添加依赖，配置 OpenCV；使用 Java 代码进行人脸检测、特征提取和识别；

python java 神经网络 pytorch

java 神经网络模型

大模型本地化部署可以提高数据安全性，便于训练自己的专属模型

具体代码参考：https://github.com/springaialibaba/spring-ai-alibaba-examples/tree/main/spring-ai-alibaba-playground/src/main/java/com/alibaba/cloud/ai/application/rag。playground 项目位于 spring-ai-alibaba-example 仓库下，被设计为一个独立的项目，不依赖于 spring-ai-alibaba-example pom 管理。

Spring AI Alibaba 框架支持模块化 RAG，包括问题查询重写、问题分解、检索重排序、检索结果聚合等优化，以下是模块化 RAG 的核心流程与接口定义。Spring AI Alibaba 中的模块化 RAG 大概可以分为四个环节：Pre-retrieval、Retrieval、Post-retrieval、内容生成。增强和转换用户输入，使其更有效地执行检索任务，解决格式不正确的查询、query 语义不清晰、或不受支持的语言等。

大模型 OceanBase