在让LLM回答问题之前，先从你的私有知识库中找到相关的信息，然后把问题和信息一起交给LLM来回答。RAG = 检索（Retrieval） + 增强（Augmented） + 生成（Generation）从学术角度看，RAG通过将生成过程与可验证的最新证据紧密耦合，直接解决了大模型的幻觉问题。RAG不仅能让LLM回答训练数据中不存在的新问题，还能为生成的答案提供来源引用，大幅提升了可信度和可审计性。

Redis的主从集群是一个“一主多从”的读写分离集群。集群种的Master节点负责处理读写请求，而Slave节点只能处理读请求。所以要将集群搭建为读写分离模式。主要原因是，对于数据库集群，写操作压力小，压力大多数来自读请求，所以，一个节点负责写操作即可。下面要搭建的读写分离集群包含一个Master和两个Slave。他们的端口号分别是6380、6381、6382。在redis安装目录种mkdir一个

Spring AI 让 Java 开发者以最小的学习成本接入 AI 能力。核心优势：统一抽象（一套 API 支持 OpenAI、Azure、Ollama 等多个模型）；Spring 生态无缝集成；流式输出、多轮对话、结构化输出开箱即用。

在介绍具体Skills之前，我们先快速理解一下Claude Code Skills的概念。一句话解释：Skills是一种可复用的能力模块，你可以把它理解成给Claude Code安装的“插件”或“技能包”。每个Skill包含一个特定的提示词模板、工具调用逻辑和输出格式，让Claude Code在遇到特定任务时能够“知道”该怎么专业地处理。通俗理解：就像一个新人入职后，你给他一套标准操作流程（SOP

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此前，在 Visual Studio 2022 中使用 Azure MCP 工具，需要您从 Visual Studio 市场安装"GitHub Copilot for Azure (VS 2022)"扩展程序，一步步完成 VSIX 安装程序弹窗的设置操作，并重启 Visual Studio。一旦出现异常问题，就必须彻底卸载并重新安装该扩展。这类繁琐操作日积月累，极大增加了使用阻碍。

本文提供了一套较为完整的 Word 文档文本替换示例：从基础的Replace字符串替换、仅替换首次出现、正则表达式模式匹配，到查找并做格式调整，基本覆盖了 .NET 环境下 Word 文档批量处理的常见需求。

借助vLLM，LLM可以将批处理请求中重复部分的词元字符串（“what is the capital of”）保存在短期记忆（KV 缓存）中，并发送一个“翻译请求”，而不是两个单独的请求。为了理解请求，LLM 需要了解字词之间的关系以及如何在字词之间建立关联，与人类使用语义和推理来理解字词不同，LLM 是通过数学运算来“推理”的， 面对大量用户请求时， 需要消耗大量显存。① KV Cache： 是

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