Yeoman 于 2012 年由 Google 工程师团队提出，其开发目的是简化 Web 应用的开发流程。在传统开发模式中，开发者往往需要花费大量时间进行重复性工作，如创建文件结构、安装依赖库和配置工具链。Yeoman 通过自动化这些流程，让开发者专注于核心业务逻辑。Yeoman 本质上是一个脚手架工具，能够快速搭建项目的基本结构。与其他脚手架工具不同，Yeoman 具有高度的可扩展性和灵活性，可

本文将介绍在.NET中如何使用Umbraco CMS快速构建一个属于自己的内容管理系统。Umbraco CMS是一个基于.NET开源、免费（MIT License）、功能强大、灵活易用的内容管理系统。它能够帮助你创建美观现代的网站，并与最新的.NET技术和各种服务集成。无论你是个人开发者还是企业客户，Umbraco CMS都是一个值得考虑的选择。

Docker官方Registry镜像是一个开源的、轻量级的Docker镜像仓库解决方案。它提供了基本的镜像存储和分发功能，是Docker官方推荐的私有仓库搭建方式之一。适用场景：一个简单、轻量级的Docker私有仓库，适用于小型团队或个人开发者，对镜像管理功能要求不高，主要关注基本的镜像存储和分发；注意：Registry：本身默认并不提供图形化界面。

最近看了很多大模型的文章，感觉AI可以能做很多事情，例如RAG（文档检索生成）、Function Calling（模型回调）、MCP（模型上下文协议）、AI链式工作流等，接下来会都动手尝试一下这些功能，探索运用大模型可以拓展哪些能力。实现这些功能需要探索的很多，这里先进行第一步使用SpringAI调用大模型实现对话。

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大型语言模型（LLM）已经取得了显著的成功，尽管它们仍然面临重大的限制，特别是在特定领域或知识密集型任务中，尤其是在处理超出其训练数据或需要当前信息的查询时，常会产生“幻觉”现象。为了克服这些挑战，检索增强生成（RAG）通过从外部知识库检索相关文档chunk并进行语义相似度计算，增强了LLM的功能。通过引用外部知识，RAG有效地减少了生成事实不正确内容的问题。RAG目前是基于LLM系统中最受欢迎的

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