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- 在大模型的应用中,如何实现知识的动态更新与私有化定制化,是许多企业亟需解决的挑战。大模型的知识源自预训练,因此一旦完成训练,它所掌握的知识就无法再更新。如何让大模型不断学习新知识,是行业中的一大难题。幸运的是,RAG(检索增强生成)技术的出现,为这一问题提供了完美解决方案。通过将外部私有知识库与大模型相结合,RAG能够实时增强模型的知识,而无需重新训练整个大模型。本文将详细解析RAG技术的原... 在大模型的应用中,如何实现知识的动态更新与私有化定制化,是许多企业亟需解决的挑战。大模型的知识源自预训练,因此一旦完成训练,它所掌握的知识就无法再更新。如何让大模型不断学习新知识,是行业中的一大难题。幸运的是,RAG(检索增强生成)技术的出现,为这一问题提供了完美解决方案。通过将外部私有知识库与大模型相结合,RAG能够实时增强模型的知识,而无需重新训练整个大模型。本文将详细解析RAG技术的原...
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- 在选举这种大规模、高并发的场景下,选票的设计与处理必须保证高并发、高可用、数据的不可篡改性和选票的准确性。特别是在美国总统选举这种极高流量的场景下,系统不仅要能够承载百万TPS(每秒事务处理)和千万QPS(每秒查询),还要确保选票的数据完整性和安全性。本文将结合系统设计和性能测试的角度,详细讨论如何设计一个高性能的选票系统,并进一步探讨性能测试过程中常见的挑战与解决方案。一、需求分析设计一个... 在选举这种大规模、高并发的场景下,选票的设计与处理必须保证高并发、高可用、数据的不可篡改性和选票的准确性。特别是在美国总统选举这种极高流量的场景下,系统不仅要能够承载百万TPS(每秒事务处理)和千万QPS(每秒查询),还要确保选票的数据完整性和安全性。本文将结合系统设计和性能测试的角度,详细讨论如何设计一个高性能的选票系统,并进一步探讨性能测试过程中常见的挑战与解决方案。一、需求分析设计一个...
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- 随着社交平台用户量和内容数量的剧增,如何在技术架构上应对海量数据的实时处理,如何有效抵御极端流量带来的雪崩,成为每个互联网企业必须面对的核心问题。在这篇文章中,我们将详细解析微博Feed流的系统设计,如何利用不同模式优化内容分发、缓存机制,如何应对“推送风暴”和“拉取风暴”,并分享我们在设计大规模系统时的技术经验。一、Feed流系统的技术架构与原理Feed流的基本概念Feed流是社交平台的核... 随着社交平台用户量和内容数量的剧增,如何在技术架构上应对海量数据的实时处理,如何有效抵御极端流量带来的雪崩,成为每个互联网企业必须面对的核心问题。在这篇文章中,我们将详细解析微博Feed流的系统设计,如何利用不同模式优化内容分发、缓存机制,如何应对“推送风暴”和“拉取风暴”,并分享我们在设计大规模系统时的技术经验。一、Feed流系统的技术架构与原理Feed流的基本概念Feed流是社交平台的核...
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