WarrenWu
后端开发Leader
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trickle.so
授人以渔
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#挑战每日一条沸点# 微服务架构不适合新产品或初创公司。新产品或者初创公司在起步阶段就像是在玩“快速拼图”游戏，得随时调整策略来应对市场的变化。而微服务架构就像个复杂的拼图，搞不好就会让你卡壳，拖慢开发速度。毕竟，微服务可不是随便玩玩的，它需要一帮技术大神和不少资源，而初创公司往往人手和预算都不够，搞得大家像在开会时玩传球游戏，协调难度大得让人想哭。再说了，微服务的运维和监控还需要额外的工具和设备，简直就像是在给初期的负担加码！所以，还是用单体架构吧，简单粗暴，适合我们这些刚起步的小伙伴。
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#豆包MarsCode# 假设在未来，绝大多数代码将由大型语言模型（LLM）生成，而LLM的计费是基于Token的。那么，这是否意味着像Python这样简洁明了的编程语言，相较于Java这种更为冗长的语言，更能契合人工智能的需求呢？
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#每天一个知识点# 假如模块A调用模块B，那么当模块B不可用时，模块A也会不可用。如果想隔离模块B产生的影响，可以采用事件驱动机制，模块A完成工作时发出一个事件到事件总线，模块B向事件总线订阅这个事件进行相应处理。当然这样的代价是提升了架构复杂性，对事件总线可靠性要求也极高。但如果模块A是对用户更重要更可感的模块，采用事件触发机制会是更好的选择。初级程序员总是假设故障不会发生，而成熟的程序员总是考虑故障发生时影响范围如何降到最低。有程序员可能会说，这样一来如果事件发送失败或者接收失败导致模块B和模块A状态不一致怎么办？这个问题欢迎大家在评论区来提供见解。
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#聊一聊 AIGC# Retrieval-Augmented Generation (RAG) 是一种AI框架，通过从外部数据存储中检索相关内容，帮助大型语言模型（LLMs）生成更准确、更实时的答案，并为用户提供对AI决策过程的洞察。RAG可以提供答案的证据，避免幻觉或数据泄漏。这一创新性方法将传统LLMs与检索机制相结合，从广泛的数据库中提取最相关和最新的信息，实时“增强”模型的知识库。📚
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