如果你已经使用 React 一段时间了，你可能听过“代码分割”和“动态导入”这些术语，尤其是在优化性能时。这些技术可以极大地提高你的 React 应用的速度和效率。本文将深入探讨如何利用这些技术让你的 React 应用如虎添翼。
随着深度学习和自然语言处理技术的不断进步， Retrieval-Augmented Generation（RAG）作为一种新兴的技术， 越来越受到关注。RAG技术通过将检索和生成方法相结合， 显著提升了生成任务的效果。本文将深入探讨RAG技术的应用， 并与大语言模型（LLM）直接推理进行对比， 阐述如何使用Chinese-CLIP作为向量模型，结合chunking技术和Redis Search向量存储引擎，实现检索增强生成的实战应用。
为了高效地发现、定位和解决预发问题，闲鱼团队研发了一套异常日志问题自动追踪-定位-分发机制。这套机制通过自动化手段，实现了异常日志的定时扫描、精准定位和自动分发，显著降低了开发和测试的成本，提高了问题解决的效率。
在程序员的日常工作中，解决技术问题往往是最后要做的事情，而在此之前总是要面临诸多跨服聊天的无效沟通：你这个文档怎么没更新？变更了我怎么不知道？这乱七八糟的错误码都是啥意思？我们拉个会对齐一下？
大型语言模型（LLMs）正在重塑人工智能领域，使系统能够以极高的流畅度理解和生成人类语言。这些模型支持了从聊天机器人等对话代理到内容创作工具以及自动化数据分析等各种应用。LLMs 凭借其在多种语言任务上的高准确性，已成为许多现代 AI 应用的核心。 然而，在大规模部署 LLMs 时也面临一系列独特的挑战。当企业尝试将 LLMs 集成到生产环境中时，会遇到如管理多种模型、确保性能一致性以及控制成本等问题。尤其是在处理不同规模、架构和功能的模型时，这些复杂性让部署过程变得更加困难。 LLM Gateway 就是在这种背景下应运而生的。它作为一个集中式平台，简化并优化了 LLM 的集成、管理和部署流程。通过 LLM Gateway，开发者可以高效地协调 LLM 请求、在不同模型之间分配流量，并实时监控性能——这一切都集中在一个平台上。通过解决操作复杂性，Gateway 使开发者能够专注于构建和扩展 AI 应用，而不被技术挑战拖累。 在这篇博客中，我们将探讨 LLM Gateway 的概念、为什么 AI 开发者需要它，以及它如何简化大规模部署 LLMs 的过程。
从2020年《全球数据安全倡议》作出尊重各国数据主权的郑重承诺，到2024年《全球数据跨境流动合作倡议》明确提出加快数据领域国际合作，推动以数据流动为牵引的新型全球化，我国在数据跨境流动议题上的立场行动日益清晰。
