Yoiami的博客

本文针对Spring AI中基于Redis的ChatMemory传统实现进行了高性能优化。传统方案存在序列化线程安全、阻塞式IO和Base64编码效率三大瓶颈。创新性地采用Kryo对象池解决线程竞争，引入响应式编程避免阻塞，并直接使用二进制传输消除Base64开销。经压力测试验证，优化后吞吐量提升41%，平均延迟降低82%，网络传输速率提升42%，显著提升了AI应用的响应性能。

本文详细介绍了基于ElasticSearch的RAG(检索增强生成)本地部署方案。RAG技术通过结合信息检索和文本生成，利用外部知识库增强大模型输出，减少幻觉现象。文章使用ElasticSearch作为向量数据库，配合本地部署的Ollama granite-embedding:278m嵌入模型(输出维度1536)，实现了完整的RAG流程。

本文章提供了一种本地部署大模型的方法，这适用于所有已开源的大模型的部署。本地部署大模型可以让开发者更为完全地控制数据流，具有更高地隐私保障以及操作上线；并具有及底的网路延迟。如果你无法使用云部署的现成大模型，可以进行本地部署。或者，你可能想为你的萝莉提供一个更智能的大脑，或者提供更低的延迟来保证对话的连续性。