内容来自：程序员老廖1. 总览与目标目标：提供基于 muduo 的轻量、高性能 RPC 框架，支持请求/响应、压缩、加密、序列化、负载均衡、服务注册、心跳与线程池，业务仅需处理类型化请求/响应。技术栈：C++17，muduo，protobuf/JSON，zlib/zstd，OpenSSL（AES-GCM）。设计原则：分层清晰、可插拔（压缩/加密/序列化）、类型安全、向后兼容。图示：整体架构视频讲解与源码领取：************************************2. 协议与数据流2.1 帧格式整体帧结构Header详细结构字段说明/约束：magic：0x5250 ('R''P...

主所在组字节财经支付的团队在招27届的实习同学，业务核心、技术深入，可日常可暑期，都有转正机会，比其他转正同学多几个月时间心不心动，感兴趣的uu欢迎私信联系～

原文链接：HikariLan's Blog 当提到“如何为大模型提供大规模的可用于检索的信息”时，我们第一反应想到的大概率是 RAG 一类的解决方案，但现在我要说，基于文件系统访问（FileSystem Access）的检索方式可能远比使用 RAG 更好。 什么是 RAG？为什么需要 RAG？ **Retrieval-Augmented Generation（检索增强生成，RAG）**是一种可以允许 LLM 从大规模非结构化信息中进行语义检索的技术方案。 我们之所以需要 RAG，是因为大模型内置的知识内容可能不符合我们的需要，例如这些内容可能已经过时（因为用于大模型训练的语料库并不会随着使用者...

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