参考知识库功能将 RAG 管线上的各环节可视化，提供了一套简单易用的用户界面来方便应用构建者管理个人或者团队的知识库，并能够快速集成至 AI 应用中。开发者可以将企业内部文档、FAQ、规范信息等内容上传至知识库进行结构化处理，供后续 LLM 查询。相比于 AI 大模型内置的静态预训练数据，知识库中的内容能够实时更新，确保 LLM 可以访问到最新的信息，避免因信息过时或遗漏而产生的问题。LLM 接收

参考知识库功能将 RAG 管线上的各环节可视化，提供了一套简单易用的用户界面来方便应用构建者管理个人或者团队的知识库，并能够快速集成至 AI 应用中。开发者可以将企业内部文档、FAQ、规范信息等内容上传至知识库进行结构化处理，供后续 LLM 查询。相比于 AI 大模型内置的静态预训练数据，知识库中的内容能够实时更新，确保 LLM 可以访问到最新的信息，避免因信息过时或遗漏而产生的问题。LLM 接收

参考知识库功能将 RAG 管线上的各环节可视化，提供了一套简单易用的用户界面来方便应用构建者管理个人或者团队的知识库，并能够快速集成至 AI 应用中。开发者可以将企业内部文档、FAQ、规范信息等内容上传至知识库进行结构化处理，供后续 LLM 查询。相比于 AI 大模型内置的静态预训练数据，知识库中的内容能够实时更新，确保 LLM 可以访问到最新的信息，避免因信息过时或遗漏而产生的问题。LLM 接收

前文我们已经搭建了文本转图片、文本转音频两种转换工具，尚缺文本转视频的这种工具。本文将通过部署MoneyPrinterTurbo，搭建一套本地AI视频生成工具。

本文将接着上文的mysql建库，介绍下mongodb非关系型数据库应该如何做。

最新的github工程地址是https://github.com/getsentry/self-hosted。我们安装的时候最新版本还是Sentry 21.6.1， 截止目前都已经23.5.2了。(我们线上安装的版本是Sentry 22.7.0)

本文主要是介绍了一下阿里云的容器镜像服务，需要主要的一些运维问题，希望可以帮助到你。

也就不能把执行器部署在k8s里，而把任务调度器部署在k8s外部。详细的部署可以参考之前的devops系列文章，这里不会像之前那样赘述。

前文我们使用docker-compose已搭建好了pinpoint的服务端，现在需要在java应用侧，也即客户端部署pinpoint的agent。agent负责采集数据，并发送给远端的pinpoint collector，最后在pinpoint web展示。本文主要是以一个java应用程序为例，讲述如何接入pinpoint 这款apm。

昨天我们整理了一篇关于docker私库，如何定期清理以释放磁盘空间的文章。虽然也提及了npm前端应用的组件该如何定期清理的，本文是对它作一个补充说明。前文也看到了，npm组件占用的blob空间为180多GB，急需清理。