本文旨在深入探讨Apache Spark这一开源大数据处理框架的基础与架构。Spark凭借其高效的内存计算能力、易于使用的API以及丰富的生态系统，已成为大数据处理和分析领域的首选工具。文章首先介绍了Spark的基本概念，包括其起源、发展、应用场景以及与其他大数据处理框架（如Hadoop）的对比。通过这些介绍，读者可以对Spark有一个初步的了解。随后，文章详细阐述了Spark的架构原理。Spar

本文深入介绍了Ollama，一个专为在本地机器上便捷部署和运行大型语言模型而设计的开源工具。Ollama提供了类似OpenAI的API接口和聊天界面，使得用户无需依赖云端服务，即可在本地环境中享受大型语言模型带来的智能交互体验。文章首先概述了Ollama的核心功能和特点。它简化了在Docker容器中部署大型语言模型的过程，降低了技术门槛，使得更多开发者能够轻松上手。同时，Ollama还支持多种语言

随着云计算技术的迅猛发展，云原生架构逐渐成为企业数字化转型的首选方案。其中，微服务架构作为云原生体系的核心组成部分，以其高度的模块化、可扩展性和灵活性，成为现代软件开发和部署的重要趋势。本文深入探讨了云原生之微服务的概念、特点、优势以及最佳实践，旨在帮助读者理解微服务架构在云原生环境下的应用和价值。首先，文章介绍了微服务架构的基本概念和特点，包括服务的拆分、独立部署、去中心化管理和自动化运维等方面

本文旨在深入探讨深度学习的基础理论，为读者提供一个全面而系统的理解框架。深度学习作为机器学习的一个分支，近年来在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著成就。文章首先介绍深度学习的基本概念，包括神经网络、多层感知机、激活函数等核心组件，以及它们如何协同工作以处理复杂的数据模式。

LLM 就像一个超级“语言大脑”，它能理解、生成、总结、翻译各种人类语言的文本，就像一个超级智能的“文字助手”。🚀 LLM 的核心特点📖 吸收大量知识它是通过学习海量的文本数据（比如书籍、网站、论文）来“理解”人类语言的。训练后，它能像人一样对话、写文章、总结信息。📝 预测下一个单词它的原理其实很简单，就是不断预测下一个最可能出现的单词，就像玩填字游戏一样。例如：输入：「天气真好，我们去……

在大语言模型（LLM）迅猛发展的今天，如何突破“模型只能回答记住的内容”这一瓶颈，成为构建实用智能问答系统的关键。本文系统梳理了 RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）系统的核心原理、组成结构与工作流程。我们将深入解析向量检索、文档切分、Embedding 建模与上下文拼接等关键技术环节文章不仅适合对 RAG 感兴趣的开发者和架构师，也为希望构建企业级

《AI时代的运维革命：从命令行到智能中枢》 在1024程序员节之际，一位运维工程师分享了从传统运维到智能运维的进化历程。他通过构建基于LangChain+Zabbix+ELK+vLLM的AI运维中枢，实现了告警自动诊断、日志智能分析和系统自愈。文章展现了运维工作的艺术性——从命令行解锁新世界，到让数据开口说话；从深夜调试的坚持，到见证"秩序从混乱中诞生"的浪漫。作者认为，技术不

本文深入介绍了LangChain——一个专为构建基于大语言模型（LLM）应用程序而设计的开源框架。LangChain通过提供一系列工具和组件，极大地简化了与大语言模型的交互过程，使得开发者能够更高效地构建复杂的自然语言处理应用。文章首先概述了LangChain的核心功能与特点，包括任务链（Chains）、记忆（Memory）、代理（Agents）以及多模型支持等。这些功能共同协作，使得LangCh

本文深入解析了 ChatGPT 的工作机制，围绕提示工程（Prompt Engineering）、对话记忆（Conversation Memory）与上下文管理（Context Handling）三大核心要素展开讲解。文章首先介绍了 ChatGPT 背后的大语言模型基础，包括 Transformer 架构与自然语言生成原理。随后，通过丰富示例说明了如何通过设计提示来引导模型行为，探索了短期上下文窗

《从语言到行动：Agent技术如何推动AI应用落地》摘要： 本文系统阐述了从ChatGPT到Agent的技术演进及其商业价值。ChatGPT虽擅长语言交互，但缺乏执行能力；而Agent技术通过整合感知、规划、决策和执行四大核心能力，实现了从静态问答到动态执行的跨越。开放大模型+RAG+工具调用的技术组合降低了开发门槛，使得Agent在知识检索、数据分析、企业服务等领域快速落地。Agent通过降本增