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在现有市场上，使用检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称RAG）的应用中，我们发现未经处理的“幻觉”问题仍然非常严重。为了解决这个问题，我在实际操作中对四个公

代理模式（Proxy Pattern）是一种常用的设计模式，其主要功能是提供一个对象的替代品或占位符，从而控制对该对象的访问。这种模式在软件开发中尤为重要，特别适用于那些创建成本较高或资源受限的对象。

在使用检索增强生成（RAG）技术的过程中，我们面临一个共同的挑战：缺乏有效的方法来客观评估RAG的搜索效果。与所有机器学习模型相同，在RAG技术投入日常使用之前，我们必须对其性能进行严格的测试和监控。

先前我们聊到了《从零开始构建大模型(LLM)应用》，不少朋友偷偷问我：“什么是LLM的三角原则？”今天就给大家仔细讲讲构建LLM应用的三角原则。这套原则其实不复杂，由“3+1”(一范式三原则)个基础组

7月23日，Meta公布了它的人工智能模型Llama的最新版本——Llama 3.1。这次更新推出了三种不同的版本，其中包括了Meta迄今为止最高级的人工智能模型。重要的是，Llama 3.1依旧是开

大模型（LLM）的应用开发是一个不断进化的过程，它涉及到扩展应用场景、解决新问题、添加新功能，并持续改进LLM产品。 在继续进行人工智能开发的过程中，保持灵活，勇于尝试新的方式，以最终用户的需求为中

在大模型（LLM）的世界里，选择合适的模型涉及很多考虑因素，包括模型的性能、成本、处理速度、隐私保护以及它是否满足特定的需求。LLM 已经从只能做特定任务的工具，成长为能处理多种任务的强大工具

我们先来想象数据在Pipe中流动，就像水流一样。在数据流动的过程中(如图5-20所示)，它会依次经过各个Filter或处理环节。每个Filter都会对数据进行特定的处理或变换，然后再将处理后的数据送往

主从模式，亦称为主动/被动或领导者模式，是一种广泛应用的数据同步策略。在这个策略中，系统使用一个主节点来协调数据变更。系统中的其他节点作为从节点，负责从主节点同步数据。这种模式确保了数据的一致性和同步