27 重庆小厂

项目这块职责描述这块基本都是编的 平时做的没什么亮点的功能    

Readme所有命令及其选项都大小写不敏感默认情况下所有区间都是闭区间通过(修饰可以实现开区间，例如: (3,5指(3.5] 3,(5指[3,5)-inf指负无穷大 +inf指正无穷大位图部分行为以字节为单位Database数据库命令SELECT # 默认进入O号数据库，redis默认有0-15共16个数据库 [root@cloudhost ~]# redis-cli # 切换数据库 127.0.0.1:6379> SELECT 3 OK DBSIZE # 输出的是键值对数量 127.0.0.1:6379[3]> (integer) 0 127.0.0.1:6379[3]> ...

RAG 是啥？RAG，全称 Retrieval-Augmented Generation，意思是 “ 检索增强生成 ” 。以前的 AI 模型知识有限，还可能答错或者答得不靠谱，而且企业用起来也不安全。RAG 就是来解决这些问题的！它能让 AI 在回答前先去 “ 图书馆 ” （知识库）搜资料，再给出答案。RAG 怎么干活？RAG 的工作流程简单来说就是三步走：你问我答：用户问问题，比如 “ 今天吃什么好？”，RAG 系统接收到了。翻书找答案：RAG 的 “ 小助手 ” 会飞快地在知识库里找相关资料，比如美食推荐、营养搭配之类的。整合输出：把找到的资料和问题混合在一起，扔进大模型里加工，生成一个超棒的答案，比如 “ 今天你可以试试清蒸鲈鱼，肉嫩味美，还很营养哦！”。RAG 的核心组件RAG 主要有两个核心组件：检索器（Retriever）：就像在图书馆里负责找书的管理员，能在知识库里快速定位到相关资料。生成器（Generator）：拿到资料后，它就像个作家，把资料和问题结合，生成最终的回答。RAG 跟其他技术比有啥厉害之处？对比直接用大模型 API 或者微调，RAG 有这些牛 X 的地方：知识更新快：知识库能实时更新，AI 就能立马掌握新知识，不用重新训练，省时省力。省钱省心：不用大规模重新训练模型，成本大大降低。不会忘事儿：不会像微调那样，在没训练过的任务上表现不好，稳稳地保留了模型的通用能力。不过呢，RAG 也有点小缺点，比如在特别需要深度理解和风格模仿的问题上，可能就没微调那么厉害。RAG 的关键环节和挑战文档切分（Chunking）：把文档切成合适的大小，就像切蛋糕一样，得找到那个完美的大小，不然可能影响检索效率。Embedding 模型选择：选对模型就像给汽车选发动机，直接决定向量表示的质量，影响后续的检索和生成效果。检索效果评估：得时刻监控检索的召回率和精确率，就像给检索系统做定期体检，有问题及时调整。向量数据库的作用：它是高效存储和检索向量表示的中流砥柱，就像给知识库装上了超级导航，能快速定位到相关信息。整体效果评估：要时不时对 RAG 系统来个全方位体检，从生成答案的准确性、相关性等方面打分，确保系统一直在线。

520 马上就要来了，作为一个程序员，除了发红包还能干点啥？你可能会觉得，发个红包是最省事的选择，可是，多少有点“没诚意”的味道。尤其是在这个仪式感爆棚的日子里，直接塞个 1314 元红包过去，虽然看起来挺大气，但终究少了点心思和惊喜。不过，刚好我女朋友有个小爱好——她超爱刮刮乐。每次去便利店，她都忍不住买上几张，刮奖那几秒钟的期待，仿佛整个世界都只剩下她和那张彩票。哪怕只刮中个五块钱，她也能乐上半天。所以，我突然就灵光一闪——不如自己做一张“520 专属刮刮乐”送给她？关键是，这一次，不用从零开始堆前端代码，我们可以直接用 CodeBuddy 这款开发神器，轻松搞定整套逻辑和交互，让技术变得...