漫天黄叶远飞

这篇文章，我们从原理出发，完整讲清楚 RAG 是怎么工作的。 一、为什么需要 RAG？ 大模型的局限性体现在三个方面： 知识截止日期：模型训练的数据有时间节点，之后的事它不知道 私有知识缺失：企业内部

先说一个让人崩溃的场景 你花了大价钱接入了 GPT-4，结果： 让它写客服回复，它的语气跟你们品牌完全不搭。 让它分析医疗报告，它一本正经地说"我不是医生，建议您咨询专业人士"。 让它写代码，它用的框

先说一个让人头疼的问题 你有没有遇到过这种情况： 你想让 AI 帮你查 GitHub 上的 issue，它说：“我没有访问 GitHub 的权限。” 你想让 AI 帮你操作数据库，它说：“我无法连接到

作为前端开发者，我们每天都在和浏览器打交道，但你真的了解浏览器背后的安全隐患吗？从 XSS 脚本注入到 CSRF 跨站请求伪造，再到 DDoS 流量攻击，这些威胁时刻潜伏在我们的代码里。本文将用最通俗

先说一个让人抓狂的场景 你有没有遇到过这种情况： 问 AI：“帮我查一下北京今天的天气。” AI 一本正经地回答你：“北京今天天气晴，气温大约在 15-22 度之间……” 然后你一看，完全是编的。因为

async/await 底层怎么跑的？为什么 await 不会阻塞线程？从事件循环、微任务队列到生成器，把原理讲透，还手搓了一遍实现。

先聊聊大模型的"硬伤" 你有没有遇到过这种情况： 问ChatGPT或者其他AI：“我们公司最新的产品手册里说了什么？” AI一本正经地给你编了一堆，听起来很像那么回事，但全是假的。 或者问它：“202

LLM 知识有截止日期、无法执行操作——这是它的两大硬伤。Tools 让 AI 学会"打电话"调用外部 API，Function Calling 让模型输出结构化指令，RAG 则为 AI 接上"私

前言 写 React 组件时，你是不是总感觉有些逻辑似曾相识？ 比如，每次都要写一遍判断组件是否挂载的逻辑 又比如，监听元素 hover 状态的代码复制了一次又一次 再比如，组件挂载和卸载时的操作也总