RAG技术演进与应用趋势（2025年） 摘要：RAG技术已成为大模型应用的核心支撑，从NaiveRAG到AgenticRAG经历了三代架构升级。NaiveRAG通过文档分块解决知识不足问题；GraphRAG引入知识图谱解决上下文断层；AgenticRAG实现动态知识获取，支持多智能体协作。2025年RAG呈现三大趋势：元学习能力增强、模块化架构普及、混合检索技术成熟。企业应用建议根据业务复杂度选择

摘要：随着Minio转向AGPLv3许可证并收紧商业化政策，企业面临开源合规风险。本文推荐5个替代方案：1）SeaweedFS（Apache2.0协议，小文件优化）；2）Garage（去中心化设计）；3）Ceph（企业级全能方案）；4）GlusterFS（POSIX兼容）；5）OpenStack Swift（企业标准）。各方案在许可证友好度、部署复杂度、适用场景等方面存在差异，建议根据团队规模、文

本文介绍了Linux服务器日志自动清理方案，通过Cron定时任务实现自动化管理。方案针对/data/logs目录下100+微服务日志，使用find命令筛选7天前的*.log、*.log.和.gz文件进行清理，同时保留操作记录。关键措施包括：限定操作目录、文件类型和时间范围，防止误删；记录清理日志便于追溯；配置每日9点自动执行。实施步骤涵盖脚本创建、权限设置、Cron配置及验证测试，并详细解析了fi

LangGraph是LangChain公司开发的库，用于构建基于大语言模型的有状态多智能体应用。它通过状态图(StateGraph)实现循环计算图，支持节点、边和共享状态管理，能处理顺序、条件分支、循环和并行工作流。相比LangChain的线性流程，LangGraph更灵活，适合多步骤有状态任务和智能体开发。其核心特性包括条件路由、循环控制和可视化调试，通过Pydantic模型定义状态，节点可访问

向量数据库通过存储向量嵌入实现高效的数据管理，支持创建、检索、更新和删除操作。其核心在于将文本、图像等数据转换为数值向量，利用嵌入模型捕捉语义信息。系统通过相似性搜索（如余弦相似度）、聚类算法（如K-Means）和索引优化（如K-D树）实现快速检索。关键技术还包括数据规范化、GPU加速、降维可视化（如PCA）和稀疏数据处理（如CSR格式）。这些特性使其在AI聊天机器人、推荐系统等场景中发挥重要作用

前言现在随着分布式，微服务架构的日益成熟，越来越多的企业将传统的单体服务改造成微服务或者分布式架构。当然不是说单体服务现在是百无一用，只能说没有最好的，只要适合就好。在分布式服务改造中，大家都遇到过一个问题，那就是分布式session管理。之前的单体服务session是保存在容器的内存中的。微服务架构中一个服务为了实现高可用都是至少3个点部署，这样就遇到一个问题，就是这个部署在不同服务器上的三..

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MCP协议演进：从SSE到StreamableHTTP的AI通信革新 摘要：MCP协议作为AI模型与外部工具交互的核心标准，其传输机制从HTTP+SSE转向StreamableHTTP具有重大意义。传统SSE方案存在高连接资源消耗、企业网络兼容性差、实现复杂度高等问题，而StreamableHTTP通过统一端点、按需流式传输和灵活状态管理三大创新，显著提升了系统性能与可靠性。实测数据显示，在100

向量数据库通过存储向量嵌入实现高效的数据管理，支持创建、检索、更新和删除操作。其核心在于将文本、图像等数据转换为数值向量，利用嵌入模型捕捉语义信息。系统通过相似性搜索（如余弦相似度）、聚类算法（如K-Means）和索引优化（如K-D树）实现快速检索。关键技术还包括数据规范化、GPU加速、降维可视化（如PCA）和稀疏数据处理（如CSR格式）。这些特性使其在AI聊天机器人、推荐系统等场景中发挥重要作用