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做RAG（检索增强生成）的人，大多都经历过一个阶段：把文档丢进来，分块、嵌入、进向量库，然后就开始期待“只要检索到相关块，大模型就能答得很好”。 结果呢？同样一份资料，有…

一、 RAG 工作流程 检索增强生成（RAG）系统代表了大型语言模型（LLM）应用架构的重大演进，它将 LLM 的强大生成能力与外部知识库的实时性、准确性相结合，形成了一个高效、可靠的知识闭环。理解 RAG 系统的完整…

大数据领域Kafka的性能优化工具推荐关键词：大数据、Kafka、性能优化工具、监控、调优摘要：本文聚焦于大数据领域中Kafka的性能优化工具。首先介绍了Kafka性能优化的背景和重要性，明确文章的目的和适用读者群体。接着详细阐述了Kafka性能优化涉…

AI 应用架构师进阶：扩容方案中的负载均衡 摘要/引言 在当今数字化时代，AI 应用如雨后春笋般涌现，从智能语音助手到图像识别系统，它们正深刻改变着我们的生活和工作方式。随着用户量的不断增长以及业务复杂度的提升，A…

“ 最近国内AI圈又炸锅了！月之暗面（Moonshot AI）推出的Kimi K2.5模型，号称是"迄今最智能、最全能"的国产大模型。它到底有多强？今天咱们就用大白话，聊聊这个让程序员和普通用户都眼前一亮的AI新宠…

CAP定理实战：大数据场景下的一致性、可用性平衡之道 一、引言 (Introduction) 钩子 (The Hook): 当“双11”库存超卖时，我们到底输在了哪里？ 2023年双11，某知名电商平台发生了一起“库存超卖”事故：一款限量1000件的…

开篇：一个有趣的问题 假设你要参加一场考试。 考试前，老师给了你两种复习资料： • **方案A：**一本只有100页的薄册子• **方案B：**一套总共10000页的百科全书 哪个更容易帮你答对复杂问题？ 直觉告诉我…