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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。

是一类机器学习模型，它们的核心功能是将高维、离散的输入数据（如词汇、类别标签、节点或实体）映射到低维、连续的向量空间中。但是函数调用只能自己的模型使用，其他模型无法使用，而MCP正是为了解决此问题，更像将函数调用共享化，实现资源共享的目的。提示词是指导 AI 模型生成特定输出的输入，这些提示的设计和措辞会显著影响模型的响应。程序员的鄙视链的最低端，因为一句有女朋女，狠狠的将所有人按在地上摩擦，虽然

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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有粉丝朋友问我能不能整理Go主流框架方面的面试题，安排！这篇文章分享了gRPC、GoFrame、GoZero、GoMicro、GORM、Gin等主流框架的30道面试题和详解。需要大厂面经的朋友们也可以直接加我好友，私信我。GoFrame 是一个强大的 Go Web 应用开发框架，它提供了一系列优秀的功能模块和常用工具，方便开发者快速构建高性能、高可用的 Web 应用程序。相较于 Go 标准库，Go

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Go语言的Context包是并发编程中的核心组件，它提供了一种在API边界和进程间传递截止时间、取消信号和其他请求范围值的方式。本文将从源码角度深入分析Context的实现机制，重点探讨取消传播实现和valueCtx的内存泄露风险。

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