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RAG（检索增强生成）的核心价值在于通过动态知识检索机制显著提升大模型生成质量，其核心优势体现在三个方面：首先，通过实时检索外部知识库为模型提供最新信息源，将生成结果锚定在事实性数据上，有效减少大模型的幻觉现象；其次，对比传统微调方案具备更强的经济性，能以不足20%的成本实现跨领域知识快速迁移；再者，支持即时的知识更新，省去重复训练的算力消耗。向量化处理技术作为RAG的基石在其中发挥着关键作用：通

最近在腾讯云edgeone的直播中了解到了MCP，随着了解发现MCP确实是一个未来发展的趋势：全称 Model Context Protocol 是一种专为人工智能模型设计的通信协议，于2024年11月由Anthropic推出的开放标准。它旨在解决复杂AI系统中多个模型或组件之间的协同、状态管理和资源优化问题，以及AI应用与外部数据源和工具集成中的挑战。MCP 是一个开放协议，用于标准化应用程序向

是一种特殊的 Java 程序，它能够在运行时修改或监视其他 Java 程序的行为。Java Agent 通过使用实现，可以在 Java 应用程序的生命周期中，动态地对字节码进行插桩（Instrumentation）或修改，从而影响或增强应用程序的行为。Java Agent 主要用于等场景。

随着智能算力逐渐成为算力结构的主要组成，传统的通用云计算正加速与智算融合，从传统的IPS（IaaS、PaaS和SaaS）架构向IPA（Infra、Platform和Application）更适合人工智能垂直整体的架构转变，下一代云将是按需适配企业智能化发展的“智能云”，云是AI落地和发展的土壤，AI也会助推云平台发展。云计算经过多年的发展，如今已成为数字时代的支撑底座，不只是云厂商和大模型厂商，走

Filter的三个方法：void init(FilterConfig)：在Tomcat启动时被调用；void destroy()：在Tomcat关闭时被调用；void doFilter(ServletRequest,ServletResponse,FilterChain)：每次有请求时都调用该方法；FilterConfig类：与ServletConfig相似，用来获取Filter的初始化参数。

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这两年，IT行业面临经济周期波动与AI产业结构调整的双重压力，确实有很多运维与网络工程师因企业缩编或技术迭代而暂时失业。很多人都在提运维网工失业后就只能去跑滴滴送外卖了，但我想分享的是，对于运维人员来说，即便失业以后仍然有很多副业可以尝试。