从简单RAG到代理式RAG的演进，体现了AI系统不断提升知识储备、可靠性和情境感知能力的持续探索。每个新架构都建立在前一个架构的基础上，用以解决一个特定瓶颈：简单RAG引入外部知识以减少幻觉；带记忆的RAG保留了上下文；分支RAG使检索具备源感知能力；HyDe提高了模糊查询的相关性；自适应RAG 优化了每个查询的执行工作量；纠正式RAG对检索到的信息进行质量检查；自RAG使模型能够迭代地填补空白；

本文是对低代码开发平台如何适应大中型企业数字化转型的思考，也是JNPF平台自身的定位。望起抛砖引玉的效果，与同业的专业厂商和行业大咖一起共勉，共同探讨和推进低代码开发平台的技术发展。

低代码平台至少包含表单建模、流程设计、报表可视化、代码生成器、系统管理、前端UI等组件，我们没必要重新造轮子，市场上已经有大量的成熟组件，选择合适的组件进行集成和二次开发，即可自主开发一个低代码平台。以下是以Java+Vue为开发技术的选型参考。

与其他平台的黑盒模式相比，JNPF低代码上面创建的项目可以随时下载100%的高质量代码，它给开发人员提供了大幅提高生产力的工具，而不是逼迫开发人员去学一套新的开发体系，还不知道它背后给你生成的是啥。

在现代信息时代，数据是企业发展的核心。为了支持海量数据的存储、高并发访问以及保证数据的可靠性，分布式数据库架构应运而生。分布式数据库架构是一种将数据存储在多个物理节点上，并通过一系列复杂的协调和管理机制来提供高可用性和高性能的数据存储方案。它不仅解决了传统单机数据库的瓶颈问题，还保证了数据的安全和可靠性。

1. 模板方法模式模板方法模式是框架中最常用的设计模式。其根本的思路是将算法由框架固定，而将算法中具体的操作交给二次开发者实现。例如一个设备初始化的逻辑，框架代码如下：

有了开源模型，企业可以在安全的云环境中托管模型，从而降低数据泄露的风险。最重要的是，你可以完全透明地了解模型的内部工作，这有助于用户与人工智能系统建立更多的信任关系。涵盖那些高级的Kubernetes主题的讨论超出了本文的范围，也偏离了我们在这里试图实现的目标。因此，为了避开CUDA的死亡陷阱，许多公司已经创建了解决方案，可以在支持GPU的同时轻松地将模型容器化封装。这是用于配置任务的。在这篇文章

Python在文件处理方面提供了非常强大的支持，然而，当处理大型文件时，标准的文件处理技术会导致高内存使用，进而影响处理效率。在数据分析、机器学习以及系统管理等领域，经常需要打开和处理大型文件，以下是一些常见的用例：

像数据模型设计器、流程设计器和页面设计器，是低代码平台的核心，如果你理解软件设计的MVC分层架构，就很容易理解低代码平台的核心产品功能，以及不同的产品思路。当然不同低代码平台还有更多各具特色的强悍功能，有兴趣的读者可以做进一步研究。

广东某电子厂老板哭诉：“养10个程序员两年烧了800万，结果连个排产系统都跑不顺！，自动采集设备振动、温度数据，AI预测故障并派单维修，设备寿命延长2年，维修成本砍半！，1小时搭建供应商协同平台，自动抓取库存数据、AI预测缺料风险，采购成本直降18%！开发瑕疵自动判定系统，误检率从15%降至0.3%，每年减少退货损失200万！💰 ​竞争红利：比同行快5倍迭代系统，客户粘性暴300%！：比传统开发