模型微调：让通用AI变成你的专属助手 模型微调是在预训练大模型基础上，用少量专属数据进行二次训练，使其适配特定需求的技术。它通过四个简单步骤实现：选择基础模型、准备专属数据、轻量训练、获得定制化模型。典型应用场景包括：客服话术定制、公司规范代码生成、标准化文档撰写等。与预训练和RAG技术相比，微调具有成本低、速度快、输出稳定的优势。当需要固定输出格式、处理垂直领域任务或要求稳定执行时，微调是最佳选

摘要： 在RAG、推荐系统等场景中，粗排（Coarse-grained Ranking）和精排（Fine-grained Ranking）通过“先海选、再精选”的两级策略平衡效率与精度。粗排快速筛选候选集（如ANN算法），侧重召回率；精排精细化排序（如交叉编码器），提升准确性。该策略尤其适用于海量数据场景，避免全局精排的低效问题。LangChain与Milvus结合可实现：粗排召回候选文档，精排重

腾讯ChatBI是一款基于大语言模型的智能数据分析工具，通过自然语言交互降低BI使用门槛。核心功能包括智能追问、秒级分析可视化、数据解读建议等，依托腾讯混元大模型实现意图识别、查询转换等关键技术。应用于企业运营、营销分析、决策支持等场景，相比竞品具备技术实力强、行业经验丰富等优势。未来将向模型优化、多模态交互、行业深度应用发展，推动企业数据智能化的同时面临技术迭代与市场竞争挑战。该产品显著提升了企

Apache Paimon是Apache旗下开源的分布式表格式系统，定位为数据湖的组织层，融合数据湖与数据仓库优势，实现流批一体管理。它解决了传统数据仓库难以处理实时数据、数据湖缺乏事务一致性的痛点，通过分层存储、LSM优化和全链路事务三大核心技术，支持高效读写和数据可靠。Paimon在金融、电信、零售等行业应用广泛，为实时数据分析提供统一存储语言，成为构建实时数仓的关键组件。

Python3.6引入的f-string是一种高效字符串格式化方法，通过f/F前缀和{}直接嵌入变量或表达式。核心特性包括：支持算术运算、函数调用和三目运算等表达式；允许嵌套使用；需用双写{{}}转义花括号；通过:后缀控制格式（如精度、对齐）；可用!r/!s获取repr()或str()结果。相比%和str.format()更简洁直观且性能更好，但需注意引号冲突、表达式内不能含反斜杠，且仅支持Pyt

awk 'END {print}' file.txtsed -n '$p' file.txttail -n 1 file.txtshell实现获取文件最后一行有很多种实现方式，比如sed/awk都可以实现，要是获取一个大的文件，比如一个1000G的文件，此时用简单的sed和awk命令就很慢了，这个时候可以使用tail来实现。亲测没有问题！！！！...

1. hbase sink介绍如果还不了解flume请查看我写的其他flume下的博客。接下来的内容主要来自flume官方文档的学习。顺便也强烈推荐flume 1.6 官方APIhbase的sink主要有以下两种。两种方式都提供和HBASE一样的一致性保证，即行级原子性1.1 HbaseSinkagent的配置时提供两种序列化模式：SimpleHbaseEventSer...

1.在下载软件的后面加上==号，写上版本号。样例：pip install 软件名==版本号2.举例1.不加版本号：pip install clickhouse-driver2.指定版本号：pip install clickhouse-driver==0.2.1