本文探讨了本体（Ontology）与检索增强生成（RAG）在大型语言模型（LLM）中的协同作用。通过结构化本体为RAG提供精确的知识源，可显著提升LLM的响应准确性、推理能力和领域专业性。研究对比了两种方法：直接使用本体微调LLM，或通过ON-RAG将本体检索结果作为LLM输入上下文。后者能有效减少幻觉，增强回答可验证性。微软开源的OG-RAG系统实现了这一框架，为LLM注入结构化知识提供了可行方

使用bytebuddy对springboot应用进行instrument的时候，会原本正常的springboot 应用有class not found的情况。但经过测试发现使用appendToBootstrapClassLoaderSearch 把相关class。网上能看到基本都是说双亲机制导致的问题，有些提供了很复杂的解决方法。导入class path即可，参考代码如下。

javascriptasync try catch 函数写法，采用=>、返回函数、直接使用函数的三种写法记录如下，这三种写法中的第一、第三其实是一样的，第二总适合reduce或者compose使用。代码以使用fetch为例。const format1= (async (url) => {try{console.log("json");const res = await fetch(ur

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3个数据库的docker-compose yaml文件version: '3.1'services:db_source:image: mysql:5.7.31#restart: alwaysenvironment:MYSQL_ROOT_PASSWORD: sourceports:- 3306:3306volumes:- ./source.cnf:/etc/mysql/my.cnfdb_destin

gvisorSentry对上（容器应用）提供所有系统操作，但不是透传给底层宿主机只提供受限的API通过隔离提供安全性File system operations 发送给GoferSentry process is started in a restricted seccomp container without accessto file system res...