以下是一个使用Java实现RAG准备工作的完整方案，包括读取指定目录下的docx文件、提取内容、分割段落、向量化处理以及存储到MariaDB数据库的功能。 ### 实现说明 这个方案实现了RAG（检索增强生成）系统的数据准备工作，主要包含以下几个核心步骤： 1. **文档读取**：使用Apache Tika库读取指定目录下的所有docx文件内容。Tika是一个强大的文档解析库，能够处理多种格式的文档。 2. **内容分割**：将提取的文档内容按自然段分割，使用Jsoup处理可能的HTML格式内容，或者按空行分割纯文本内容。 3. **向量化处理**：通过Ollama API将每个段落转换为向量表示。示例中使用了all-MiniLM-L6-v2模型，你可以根据需要替换为其他模型。 4. **数据存储**：将文档信息、段落内容及其向量存储到MariaDB数据库中，创建了两个表： - `documents`：存储文档的基本信息 - `paragraphs`：存储每个段落的内容、向量及其关联的文档ID ### 使用前的准备工作 1. 确保已安装并运行MariaDB数据库，并创建名为`rag_db`的数据库 2. 启动Ollama服务并下载所需的嵌入模型（如`ollama pull all-MiniLM-L6-v2`） 3. 根据实际环境修改代码中的数据库连接信息（URL、用户名、密码） 4. 确保Java开发环境（JDK 11+）和Maven已正确配置 ### 运行方式 使用Maven打包后，通过命令行运行： ``` java -jar target/rag-preparer-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar /path/to/docx/files ``` 这个实现可以根据实际需求进行扩展，例如添加更多文档格式支持、优化向量生成效率或增加错误重试机制等。
axum 优雅退场+限流、背压、批处理、中间件一站讲透 https://mp.weixin.qq.com/s/_5Xx0VVY2AYPzBcS4DKqGQ?poc_token=HAL3rmijpo6EESWsYHw8XQfopzJUvJFFtsv00sA2
经典的生存游戏当属康威生命游戏（Conway's Game of Life）。 它发生在二维矩形网格上，每个方格中的细胞有 “生” 或 “死” 两种状态。一个细胞在下一时刻的生死取决于相邻八个方格中活着的细胞的数量。具体规则为：如果一个死细胞周围恰好有 3 个活细胞，下一世代该细胞将变为活细胞；如果一个活细胞周围有 2 个或 3 个活细胞，下一世代该细胞仍然活着；如果一个活细胞周围少于 2 个活细胞，该细胞会死于孤立；如果一个活细胞周围多于 3 个活细胞，该细胞会死于拥挤。
开发一款基于 Rust 语言和 ggez 游戏库的 AI 对战坦克大战游戏，支持多辆 AI 控制的坦克在封闭地图中自动战斗。通过 Rust 的高性能特性实现流畅的游戏体验，利用 ggez 提供的 2D 渲染、输入处理和资源管理功能，构建可视化的战斗沙盘，让 AI 坦克能够自主移动、攻击、防御并适应战场环境。
开发一款基于 AI 对战的坦克大战游戏，支持多辆 AI 控制的坦克在封闭地图中自动战斗，通过编程实现坦克的智能决策系统，使坦克能够自主移动、攻击、防御并适应战场环境。
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