摘要：.NET中的CTS（公共类型系统）和CLS（公共语言规范）是确保跨语言互操作性的核心机制。CTS定义了统一的类型系统，包括值类型和引用类型，为所有.NET语言提供类型安全基础。CLS作为CTS的子集，规定了语言互操作的最小功能集，通过命名规范、类型限制等规则保证兼容性。开发时，公共库应标记CLSCompliant以确保兼容，内部代码可灵活使用非CLS特性。这两个规范共同构成了.NET多语言协

Elasticsearch文档操作指南：介绍了更新、删除文档的API使用。更新包括部分更新(_update API)和全量替换(PUT)，支持脚本更新和upsert操作。删除文档使用DELETE方法，会保留版本号。另提供按查询条件批量更新(_update_by_query)和删除(_delete_by_query)功能，后者需谨慎使用。建议优先选择部分更新，全量替换易丢失字段，批量删除属于高危操作

通常，Rowkey由维度组合编码而成，将高频查询的维度放在前面，可以减少扫描范围，提高查询效率。通过Hive的HBase Storage Handler，可以将HBase表映射为Hive外部表，然后在Kylin中使用该Hive表作为数据源。随着版本迭代，Kylin的数据源支持和存储引擎经历了重大变革，从早期依赖HBase作为存储引擎到4.0版本转向Parquet列式存储，同时保留了对多种数据源的接

摘要：大模型"幻觉"问题可通过多维度治理方案解决。架构维度采用知识图谱嵌入和双流验证，可降低事实错误率37-52%；数据维度利用对抗样本增强和强化学习优化，减少幻觉率至9%；推理维度引入不确定性量化和实时检索增强，提升准确度19-64%。组合方案可将幻觉率控制在1.2%以下，但面临参量增加、成本上升和推理延迟等挑战，需平衡外部知识依赖与模型内生能力。MIT研究证实了方案有效性，

"""将多个相关记忆压缩为摘要"""return [summary] # 返回压缩后的记忆。

它通过将模型自由文本输出强制约束为预定义的 JSON 格式，解决了大模型输出不可控的难题。将 JSON Schema 存储在配置中心（如 Spring Cloud Config），实现动态更新。通过此机制，开发者能以声明式方式控制模型输出，避免繁琐的正则表达式解析，显著提升开发效率和系统健壮性。大模型（如 GPT、Claude）原生输出是自由文本，但实际业务场景需要。+ JSON Schema 的

检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation)是一种结合大型语言模型与外部知识库检索的创新技术，通过实时获取支持数据来增强生成内容的准确性、时效性和可解释性。RAG系统的核心优势在于它能够动态更新知识源而不必重新训练模型，同时减少大模型的"幻觉"问题，提供可验证的事实依据。在2025年的技术发展背景下，RAG正从概念验证走向实际应用，尤其在医疗、金融等专业领域展现出显

硬提示方法是提示压缩技术中的一类，它通过对提示进行直接的、明确的修改来实现压缩。与软提示方法不同，硬提示方法通常不依赖于模型参数的微调或额外的软参数生成，而是对输入提示的文本内容进行删减、提炼等操作。例如，可能会从原始提示中选取关键的句子、短语或词汇，去除冗余信息，以达到在不损失关键语义的前提下缩短提示长度的目的。

查询扩展是一种信息检索技术，通过自动添加同义词、近义词等丰富用户查询内容，以提高查全率。在RAG应用中，查询扩展能解决自然语言歧义、训练分布偏移等问题，显著提升召回率，增强泛化能力。实现方法包括基于词典、统计共现、深度模型和LLM辅助改写等。查询扩展对于提升RAG架构的检索质量具有重要价值。

RAG应用中数据清洗与预处理的关键步骤：通过文本标准化、噪声过滤和结构化解析进行数据清洗；采用分块策略、向量化准备和元信息增强优化预处理；强调质量优先、迭代改进和多模态融合的实践原则。这些措施共同提升检索精度，为知识库构建奠定基础。