本文介绍了如何基于阿里云DashScope API构建企业级智能客服系统。项目核心需求包括多轮自然语言对话、低延迟流式响应、工具调用能力和稳定部署。技术选型上，DashScope因其模型多样性、API兼容性、性能保障和成本效益脱颖而出。文章详细展示了基础对话功能的实现代码，并进一步优化了

向量库（Vector Database）是一种专门设计用来存储和检索向量数据的数据库系统。在这个文件中使用的ChromaDB就是一种向量数据库。向量嵌入（Embeddings） ：将文本、图像等非结构化数据转换为高维数字向量相似性搜索 ：基于向量间的距离（如余弦相似度）快速查找相似内容高效索引 ：使用特殊的索引结构（如HNSW）加速相似性搜索。

我们的解决方案是编写一个脚本，该脚本可以读取包含机器信息的文本文件，并使用 Jumpserver 提供的 API 进行自动导入。脚本首先通过逐行读取文本文件来获取每台机器的相关信息，例如 IP 地址、主机名和分组。然后，它使用 Jumpserver 的 API 调用来创建新的机器对象，并将其分配到相应的分组中。通过使用这个自动化脚本，我们可以大大减少手动操作的工作量，并确保导入的机器被正确地组织到

根据公司业务发展积累，在众多应用场景中，如日志记录、临时缓存、会话管理等，数据往往具有时效性，超过一定时间后便不再有用。如果不及时清理，这些过期数据会占用大量存储空间，增加数据库维护成本，甚至影响查询效率。本文将深入探讨一种自动化清理MongoDB中过期数据的策略，并通过一个实际的Python脚本示例，展示如何实现这一功能。

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向量库（Vector Database）是一种专门设计用来存储和检索向量数据的数据库系统。在这个文件中使用的ChromaDB就是一种向量数据库。向量嵌入（Embeddings） ：将文本、图像等非结构化数据转换为高维数字向量相似性搜索 ：基于向量间的距离（如余弦相似度）快速查找相似内容高效索引 ：使用特殊的索引结构（如HNSW）加速相似性搜索。

本文将基于一个典型的云原生环境，介绍如何使用 Velero 进行 Kubernetes 集群的备份与迁移支持的版本列表Velero 组件一共分两部分，分别是服务端和客户端。服务端：运行在你 Kubernetes 的集群中客户端：是一些运行在本地的命令行的工具，需要已配置好 kubectl 及集群 kubeconfig 的机器上。

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大模型构建与优化方法解析 摘要：本文系统阐述了大语言模型构建的六步法，包括数据采集、预处理、模型设计、预训练、调整优化和评估测试，奠定模型能力基础；提出三大优化路径（提示词工程、微调、RAG）以释放模型潜能，其中RAG通过检索外部知识库增强生成效果，能有效解决知识时效性、专业性和幻觉问题。文章详细剖析了RAG的核心原理与实施架构，包括离线知识库构建（文档解析、分块、向量化）和在线问答推理（问题理解