NVIDIA 3090 + Docker + DeepSeeR1：低性能GPU服务器的AI应用实战指南

目录

1. 告别幻觉：RAG，给你的大模型装上“外脑”
2. 精选利器：为什么是Ollama、DeepSeek R1、LangChain、FAISS和Streamlit？（低性能GPU优化篇）
3. Docker：RAG应用的“集装箱”，一次构建，处处运行
4. 实战演练：NVIDIA 3090服务器 + Docker，手把手部署RAG应用
5. 性能进阶：让你的RAG应用飞起来（高级优化技巧）
6. 安全护航：为你的RAG应用保驾护航（安全最佳实践）
7. 疑难解答：RAG部署常见问题与解决方案

---

还在为家里吃灰的旧服务器发愁？还在苦恼高性能GPU价格昂贵？别担心！今天，我就带你用一台“廉颇老矣”的 NVIDIA 3090 服务器，通过 Docker 部署一个基于 Ollama、DeepSeek R1、LangChain、FAISS 和 Streamlit 的 RAG 应用，让你体验低成本、高性能的 RAG 魔法！

1. 告别幻觉：RAG，给你的大模型装上“外脑”

“