随着大模型的不断发展，凭借着优秀的泛化能力，在通用领域的智能问答、特征提取等方面表现出不俗的潜力然而预训练+微调的模式使得LLM本身高度依赖训练时候的数据，导致使用过程中出现知识陈旧与“幻觉”等问题的出现。同时如果想运用到企业哪边更加困难，企业数据及其重要训练过程很难有私域数据。基于以上问题目前主流解决方案：检索增强（RAG），当然有实力可以自主微调适用的“SLM”垂直领域的小模型也是很多人探索的

通过本文的介绍，我们深入探讨了RocketMQ在分布式事务处理和大数据场景中的应用。在分布式事务处理中，我们详细介绍了事务消息的原理、实现和最佳实践案例；在大数据场景中，我们展示了如何使用RocketMQ结合流计算框架、构建数据管道以及实现分布式存储与检索。在实际的企业级应用中，RocketMQ凭借其高性能、高可靠性和高可扩展性，能够有效地应对各种复杂的业务挑战。结合实际的业务需求和系统架构，灵活

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