主从复制解决的问题：单点问题单点问题：单个redis节点，可用性不高，性能有限。主从复制的特点：1，主节点可以用来读写，从节点只能用来读，可以减少主节点的访问压力。2，主从复制存在多种拓扑结构：可以在适当的场景使用适当的拓扑结构，比如一主多从的结构，同步操作快，但是消耗的网络资源多，因为主节点要通过网络和所有从节点实现同步。而树形结构，主节点消耗的网络资源减少了，但是如果树的层级太高，会造成数据同

概念：RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是当下 LLM 应用开发的核心技术范式，核心解决LLM 知识陈旧、幻觉、无法引用外部数据的问题 —— 简单说就是「先检索外部知识库中的相关信息，再让 LLM 基于这些信息生成回答」，而不是让 LLM 凭空「编造」内容。为了更好的理解 RAG，我们先用AI 搜索来引出 RAG。对于【AI 大模型】来说，它最擅长

一个简单的例子，假设我们想根据一个城市名询问 LLM 其历史，按照之前的做法，我们可以定义HumanMessage("请介绍上海的历史") 、 HumanMessage("请介绍西安的历史") 消息等等。在更复杂的场景下，我们可能会使用消息列表来跟踪状态，例如我们可能只想将这个完整消息列表的子集传递模型调用，而不是所有的历史记录。这使得与LLM 的交互从“模糊的文本对话”变成了“精确的数据 API

本文介绍了LangChain框架中聊天模型(LLM)的核心功能与应用。主要内容包括：1）聊天模型的定义与接口调用方式；2）LCEL语言用于组件编排；3）参数控制（temperature、max_tokens）；4）工具调用功能实现外部服务集成；5）结构化输出支持JSON/Pydantic等格式；6）流式输出技术实现实时响应；7）使用LangSmith平台进行应用监控和调试。文章通过代码示例详细演示

本文介绍了模型和大语言模型的基本概念与应用。模型本质上是学习数据规律的数学函数，通过输入输出关系完成特定任务。大语言模型（LLM）是基于大规模神经网络的语言模型，采用自监督或半监督方式训练，具备强大的文本生成能力。主流LLM包括GPT-5、DeepSeekR1等，可通过API、开源模型本地部署或SDK方式接入。此外，文章还阐述了嵌入模型的作用，它能将文本转换为数值向量，应用于语义搜索、推荐系统等场

开发环境：SQL Server 2022，Qt Creator 4.11.1 (Community)屏幕录制 2025-05-20 183909（1）应用系统背景随着互联网技术的发展，传统线下投票方式（如纸质投票、会议举手表决等）逐渐暴露出效率低、成本高、统计复杂、安全性差等问题。网上投票管理系统旨在通过数字化手段实现投票流程的自动化，支持多场景投票需求（如企业决策、校园活动、社会调研等），提供高

数据库（Database，简称DB）是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。它是长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的、统一管理的大量数据的集合。数据库管理系统（DBMS）是一种操纵和管理数据库的大型软件，用于建立、使用和维护数据库。它对数据库进行统一的管理和控制，以保证数据库的安全性和完整性。常见的数据库管理系统有MySQL、SQL Server、Oracle等。存储数据用文件就可以了，为

主从复制解决的问题：单点问题单点问题：单个redis节点，可用性不高，性能有限。主从复制的特点：1，主节点可以用来读写，从节点只能用来读，可以减少主节点的访问压力。2，主从复制存在多种拓扑结构：可以在适当的场景使用适当的拓扑结构，比如一主多从的结构，同步操作快，但是消耗的网络资源多，因为主节点要通过网络和所有从节点实现同步。而树形结构，主节点消耗的网络资源减少了，但是如果树的层级太高，会造成数据同

飞算 Java AI 重新定义了 Java 开发模式——

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