在构建 RAG（检索增强生成）系统时，“召回率”（Recall）决定了系统能否从海量知识库中把“相关的资料”全都找出来。如果召回率低，哪怕你的大模型再厉害，也是“巧妇难为无米之炊”。本文针对RAG中如何提高召回率的理论 及落地实践进行详细讲解

renren-security 一直是我心中最优秀的轻量级 Java 快速开发平台之一。它基于 Spring Boot、Shiro 和 Vue3 构建，凭借“极低门槛、拿来即用”的特性，成为了无数开发者交付项目的利器。然而，随着 Spring Boot 4.0 的正式发布以及 Java 21 成为新的事实标准，原有技术栈在高并发、低延迟的现代应用需求下面临显著瓶颈。为了将这套经典的权限系统带入现代

在构建基于Spring AI的RAG（检索增强生成）应用时，数据的质量直接决定了回答的智商。RAG时，不仅需要原始文本，还需要文本的上下文摘要或核心关键词来辅助检索和生成。Spring AI提供的ETL Pipeline模块中，KeywordMetadataEnricher和SummaryMetadataEnricher正是为此而生。它们利用大模型的能力，生成文件的核心关键词及摘要信息。

在构建 RAG（检索增强生成）系统时，“召回率”（Recall）决定了系统能否从海量知识库中把“相关的资料”全都找出来。如果召回率低，哪怕你的大模型再厉害，也是“巧妇难为无米之炊”。本文针对RAG中如何提高召回率的理论 及落地实践进行详细讲解

大模型行业已经从早期的“百模大战”逐渐走向分层细化，不同岗位的技术壁垒、薪资天花板和职业前景差异巨大。为了让你更直观地了解这个生态，整理了一份 “难度从极高到低”的岗位全景图，并对核心岗位进行了详细拆解。

https://www.cnblogs.com/xiaodf/p/6055803.htmlhttps://blog.51cto.com/u_14048416/2338651https://www.cnblogs.com/tongxupeng/p/10259553.htmlhttps://blog.csdn.net/feng12345zi/article/details/79816936?utm_t

典型大数据架构满足批处理、点查、实时分析，查询加速或联邦查询的大数据架构典型大数据架构的痛点首先是基于离线存储的Hive，其次是提供点查询能力的HBase、Cassandra、然后是MPP架构号称能面向HTAP的Greenplum、以及最新兴起的用于做快速分析的Clickhouse等等都是基于解决方案而面世的存储产品。但以上的每个存储产品都是一个数据的孤岛，比如为了解决点查询的问题，数据需要在HB

在写程序的部署脚本或启动脚本时，经常用到shell中的数组操作，本文针对shell的数组操作进行总结 ,包括定义数组、读取数组、修改数组以及数组循环。数组介绍shell数组分为索引数组和关联数组，两者的最大的差别是：关联数组的元素是无序的、由特定格式的键值对组成、键是唯一的，同时使用键作为下标来索引关联数组元素。对于无变量类型的脚本语言，数字可以被看做特殊的字串。索引数组：即是普通的数组，通过数字

海豚调度dolphinscheduler目前是Apache顶级项目，作为国内优秀的开源项目，它的架构设计理念会有很多值得我们学习和借鉴。海豚调度dolphinscheduler是分布式易扩展的可视化DAG工作流任务调度系统本文会包含如下内容：海豚调度任务执行过程中master与worker的交互过程如何处理过程中的异常本篇文章适合人群：架构师、技术专家以及对任务调度非常感兴趣的高级工程师本文以海豚

1. AES1.1. 概念密码学中的高级加密标准（Advanced Encryption Standard，AES），又称Rijndael加密法，是美国联邦政府采用的一种区块加密标准。这个标准用来替代原先的DES（Data Encryption Standard），已经被多方分析且广为全世界所使用，已然成为对称密钥加密中最流行的算法之一。详见 百科 高级加密标准 AES1.2. JAVA实现AES