这也是传统ORM+关系数据库实现领域驱动设计的硬伤，特别是当你的领域模型Scope设计过大，意味着Repository中的操作每次都要关联一堆表出来，特别是有人设计数据喜欢遵守第N范式这种基本就没辙了（没有贬低遵守这些范式的意思，只是这样设计的数据库+ORM会产生较多关联，相对应的设计为表结构冗余设计，有利于ORM提升性能），不得不说到了最后由于数据库的存储性能问题，我们又一次将数据库纳入到了考虑

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如果 poolAmount 的大小接近于 burnAmount 的大小，执行完回购机制后 NGP 的价格将会变得很高，此时只需要少量的 NGP 就能够把 pair 中的 BUSD 全部兑换出来。在 Swap2 中，攻击者触发价格更新机制，pair 中的 NGP 代币被大量转出后，pair 中 NGP 的 reverse1 数量缩小为为原来的 0.00000007 倍。在 NGP 价格被抬高后，继续

大模型是基于网络公开的数据信息资料，回答你的，但是一些行业专业术语，以及公司内部的数据资料，大模型是无法获取到的，而我们的 RAG(小抄)就解决了，这个问题。我们可以将我们的内部资料设置为(RAG 小抄)，让大模型回答的时候，根据我们给它提供的 RAG(小抄)回答我们的问题。RAG技术就像给AI大模型装上了「实时百科大脑」，为了让大模型获取足够的上下文，以便获得更加广泛的信息源，通过先查资料后回答

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