写在前面Open-IM是由前微信技术专家打造的开源的即时通讯组件。Open-IM包括IM服务端和客户端SDK，实现了高性能、轻量级、易扩展等重要特性。开发者通过集成Open-IM组件，并私有化部署服务端，可以将即时通讯、实时网络能力快速集成到自身应用中，并确保业务数据的安全性和私密性。了解更多原创文章：【OpenIM原创】开源OpenIM：轻量、高效、实时、可靠、低成本的消息模型【OpenIM原创

引言在生成式人工智能（GenAI）的世界里，您经常会遇到RAG（Retrieval Augmented Generation）这个术语。基本上，RAG是关于为大语言模型（LLM）提供额外的相关信息（上下文）以帮助它们生成更好和更相关的响应。设置一个基本的RAG系统并不复杂，但它通常在提供高度准确的响应方面表现欠佳。主要原因之一是这种设置并不总是为LLM提供最精确的上下文。在下面的架构图中，只有来自

开源IM项目OpenIM单聊及万人群压测报告

OpenIM文档方面的建设一直远远落后于开发， 也经常被开发者诟病，在接下来一周的时间里，我们重点补齐文档，让开发者更轻松接入。由于app sdk底层都是go来实现，所以本文先写一个模板和框架，在接下来的时间里，会有iOS、Android、Flutter、Uniapp、jssdk同事补充具体的细节，并更新到官网初始化及登录初始化并登录成功回调，是正常使用OpenIM 服务的前提SDK描述[Logi

以上是对RAG技术的基本介绍，如果想深入了解技术细节可以参考这篇文章：[RAG技术全解析：打造下一代智能问答系统](https://github.com/AI-Inception/RAG-In-Action/blob/main/doc/rag_overview.md)，技术细节很深入。首先要登录到管理后台，浏览器输入：http://127.0.0.1:7000/open-kf-admin/#/lo

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开源IM项目OpenIM第二版对于客户端架构进行了局部重构，解决了消息触发时序等bug，也梳理了内部模块。目前已经接近尾声，本文重点讲解SDK架构，以便大家深入了解OpenIM，并希望大家能深度参与开发。很多开发者有个误区，认为IM的挑战主要在服务端，当然服务端有其挑战，包括性能、压力、时延等，但优秀的IM架构需要服务端和客户端完美配合，比如消息对齐机制，本地缓存和后台数据同步，app多端如何实时

介绍OpenIM每周五发布新版，包括新特性发布，bug修复，同时合并PRv2.0已经重构完毕，架构更清晰，代码更规范，邀请各位参与OpenIM社区建设有兴趣的同学可以加我私聊。目前侧正在业务开发，已提供更多功能，包括群管理，阅后即焚，朋友圈，标签下发等。web端体验：https://open-im-online.rentsoft.cn/安卓端体验：https://www.pgyer.com/Ope

好消息 突破：IM开源项目OpenIM采用wasm技术实现jssdk