本文将基于火山引擎托管 Prometheus 服务 VMP 与火山方舟、火山引擎智能驾驶数据服务深度合作所积累的丰富可观测经验，分享在解决 AI 大模型和智能驾驶领域高基数问题上的实践经验。
在一篇博客中，我曾兴致勃勃地分享了如何用Cursor在短短半天内完成AI工具的从0到1实现。那时的我，就像刚学会骑自行车的孩子，对这个“新玩具”充满了热情。但很快，我就意识到这只是冰山一角。单纯的代码生成固然令人兴奋，但在实际开发中，我们面临的挑战远不止于此。 于是，我开始了一段更深入的探索之旅。特别是在代码重构这个领域，我发现Cursor展现出了令人惊喜的潜力。当我给它一些重构指令时，它不仅能理解我的意图，还能按照预期重构代码，而且速度快得惊人。这让我不禁幻想：如果能把这项技能应用到日常开发中，那岂不是能在别人还在埋头重构时，我已经可以优哉游哉地“摸鱼”了？
本文主要介绍了 Anthropic 推出的开源协议 MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议），能让你快速上手该协议，实现大型语言模型与外部数据源和工具的无缝集成。如果想要了解 MCP 协议可以收藏阅读！
随着人工智能技术的快速发展，检索增强生成（RAG）作为一种结合检索与生成的创新技术，正在重新定义信息检索的方式。本文深入探讨了RAG的核心原理及其在实际应用中的挑战与解决方案。文章首先分析了通用大模型在知识局限性、幻觉问题和数据安全性等方面的不足，随后详细介绍了RAG通过“检索+生成”模式如何有效解决这些问题。具体而言，RAG利用向量数据库高效存储与检索目标知识，并结合大模型生成合理答案。此外，文章还对RAG的关键技术进行了全面解析，包括文本清洗、文本切块、向量嵌入、召回优化及提示词工程等环节。最后，针对RAG系统的召回效果与模型回答质量，本文提出了多种评估方法，为实际开发提供了重要参考。通过本文，读者可以全面了解RAG技术的原理、实现路径及其在信息检索领域的革命性意义。
开源之所以宝贵，是因为其低门槛、高透明度带来了源源不断的创意和改进。但与此同时，大模型技术本身蕴含的风险——从幻觉到被非法滥用——也真实存在。开源大模型治理需要实现“双重目标”，一是确保开源生态的生命力。为善意的开源贡献者搭建可预期的责任避风港，实现“创新自由”；二是协同防范大模型的重大风险。开源生态透明开放、平等协作的特征，已不再适配传统的中心化监管模式，开源大模型治理应回归开源社区，构建“社区治理秩序”。
为了构建现代化的可观测数据采集器LoongCollector，iLogtail启动架构通用化升级，旨在提供高可靠、高可扩展和高性能的实时数据采集和计算服务。然而，通用化的过程总会伴随性能劣化，本文重点介绍LoongCollector的性能优化之路，并对通用化和高性能之间的平衡给出见解。
在经典的CAP理论中一致性是指分布式或多副本系统中数据在任一时刻均保持逻辑与物理状态的统一，这是确保业务逻辑正确性和系统可靠性的核心要素。在单体应用单一数据库中可以直接通过本地事务(ACID)保证数据的强一致性。 然而随着微服务架构的普及和业务场景的复杂化，原来的原子性操作会随着系统拆分而无法保障原子性从而产生一致性问题，但业务实际又需要保障一致性，为此BASE理论提出了最终一致性来解决这类问题。那么如何在跨服务、跨数据库的事务中保证数据最终一致性。
本文介绍了StarRocks数据库如何读取ORC加密文件，包括基础概念以及具体实现方案。深入探讨了利用ORC文件的四层结构和三层索引机制，实现高效查询加密数据。希望通过本文对ORC加密文件读取功能的实现细节的剖析，让读者更加深刻理解ORC文件，同时了解StarRocks支持加解密数据分析的方案。
知识蒸馏是什么？扩散模型的蒸馏和一般的蒸馏方法有什么不同？本篇文章简单介绍了一下知识蒸馏的相关概念和在扩散模型中的应用场景，希望可以给相关领域的朋友们提供一些参考。
