我是程序员半支烟,一个既懂技术又懂业务的技术直男。13余年IT行业经验,做过架构创过业。专注于软件开发、云原生、大数据等领域。
每次聊起Spring事务,好像很熟悉,又好像很陌生。本篇通过一道面试题和一些实践,来拆解几个Spring事务的常见坑点。
做秒杀方案亦是如此,秒杀活动经常会引发高并发、系统宕机和库存超卖的棘手问题,作为开发者,我们该如何在保证系统稳定性的同时,防止业务风险呢?
这两年大模型的发展持续火热,以至于许多资本和学者认为AI出现了泡沫,根本原因还是因为大模型目前还没有出现能够结合行业切实落地的应用。我才不关注泡沫不泡沫呢,我只关注大模型能给我带来哪些帮助即可。大模型离用户最近的助力方式就是AI智能体。
信仰是人们内心深处的信念,是推动人类前进的驱动力。AI从几十年前的缓慢探索,到如今的飞速发展,是什么信仰在驱动这一切呢?
如果有人问我什么算法?我就一句话:算法就是对一类问题的最优求解路径。
现在,你有没有发现自己越来越多地依赖推荐系统,有时候自己搜到的结果好像还没有AI推荐的精准。
我们用到的大模型基本把政治类信息、犯罪相关信息都已屏蔽。但是,黑客依旧可以使用提示词诱导和提示词注入的方式对大模型进行攻击。
我们使用的AI助手,一般是经过了预训练和微调这2个步骤,尽管训练出的模型能回答许多通用类问题,但是在遇到复杂问题时还是束手无策。
云计算的本质就俩词:共享、服务。上云的目的是为了让自己聚焦于业务
大模型的概念都火了两年了,之前各种媒体吹嘘大模型的出现是类似“蒸汽机时代”、“iPhone时刻”等等。那为什么我们期待的结果都没出现呢?咱们先一起回顾下历史。
最近跟身边的程序员老杆子讨论需求时,惊奇的发现,他居然没使用AI编程助手。一时间有2个想法从大脑闪过,然后心里还带了一丝轻蔑。
LangChain的LCEL估计行业内的朋友都听过,但是LCEL里的RunnablePassthrough、RunnableParallel、RunnableBranch、RunnableLambda又是什么意思?什么场景下用?
在搭建AI知识库这事儿上,有不少成熟的框架,我推荐使用FastGPT。这篇文章笔者就使用过的两款平台做个比较,FastGPT和百度千帆平台。
随着AI的飞速发展,把我们带到了一个全新的时代。每个人都应该积极拥抱AI,让AI给我们提效。那不同的人群应该聚焦在哪里呢?
这两年,随着人工智能(AI)和计算能力的发展,AI应用的落地速度大大加快。以ChatGPT为代表的AI应用迅速火遍全球,成为打工人的常用工具。紧接着,多模态、AI Agent等各种高大尚的名词也逐渐进入大众视野,吸引了大量关注。那么,到底什么是AI Agent?下文半支烟将带你详细了解这个概念。
之前我们聊过如何使用LangChain给LLM(大模型)装上记忆,里面提到对话链ConversationChain和MessagesPlaceholder,可以简化安装记忆的流程。下文来拆解基于LangChain的大模型记忆方案。
只有让LLM(大模型)学会使用工具,才能做出一系列实用的AI Agent,才能发挥出LLM真正的实力。本篇,我们让AI Agent使用更多的工具,比如:外部搜索、分析CSV、文生图、执行代码等。
我们知道LLM(大语言模型)的底模是基于已经过期的公开数据训练出来的,对于新的知识或者私有化的数据LLM一般无法作答,此时LLM会出现“幻觉”。针对“幻觉”问题,一般的解决方案是采用RAG做检索增强。
作为LLM(大模型)开发框架的宠儿,LangChain在短短几年内迅速崛起,成为开发者们不可或缺的工具。本文将带你探讨LangChain和LangChainHub的发展历程。
在开发AI Agent(智能体)时,我们经常需要对输入数据进行预处理,这样可以更好地利用LLM。LangChain提供了一个强大的工具——转换链(TransformChain),它可以帮我们轻松实现这一任务。
路由链(RouterChain)是由LLM根据输入的Prompt去选择具体的某个链。路由链中一般会存在多个Prompt,Prompt结合LLM决定下一步选择哪个链。
LangChain几乎是LLM应用开发的第一选择,它的野心也比较大,它致力于将自己打造成LLM应用开发的最大社区。而LangChain最核心的部分非 Chain 莫属。
最近两年,我们见识了“百模大战”,领略到了大型语言模型(LLM)的风采,但它们也存在一个显著的缺陷:没有记忆。在对话中,无法记住上下文的 LLM 常常会让用户感到困扰。本文探讨如何利用 LangChain,快速为 LLM 添加记忆能力,提升对话体验。
当前,在各个大厂纷纷卷LLM的情况下,各自都借助自己的LLM推出了自己的AI Agent,比如字节的Coze,百度的千帆等,还有开源的Dify。你是否想知道其中的原理?是否想过自己如何实现一套AI Agent?当然,借助LangChain就可以。
本文介绍 LangChain 的输出解析器OutputParser的使用,和基于LangChain的LCEL构建链。
LangChain是一个开源库,简化了基于LLM的AI应用开发,充当AI开发的万能适配器,抽象并整合了大语言模型(如OpenAI和文心)的交互。要使用LangChain,首先通过`pip install langchain`安装。示例展示了如何使用LangChain与OpenAI模型交互,包括直接调用OpenAI接口和使用LangChain接口。LangChain的提示词模板功能用于构建Prompt,提高与AI对话的效率。LangChainHub是一个资源库,提供模板、工作流和最佳实践,方便开发者发现和分享。本文介绍了LangChain的基本用法和其生态系统中的LangChainHub。
Flink 是一个流处理和批处理统一的大数据框架,专门为高吞吐量和低延迟而设计。开发者可以使用SQL进行流批统一处理,大大简化了数据处理的复杂性。本文将介绍Flink SQL的基本原理、使用方法、流批统一,并通过几个例子进行实践。
在当今数字化的世界里,黑客精神和白帽子的角色变得愈发重要。本文将探讨黑客精神的本质,介绍白帽子的概念和职责。
自动化控制APP不管是在工作还是生活方面,都可以帮助我们高效地完成任务,节省时间和精力。本文主要介绍自动化控制APP的3种常用方式。
2020年笔者在做微服务部件升级时,Dubbo的注册中心从Zookeeper切换到Nacos碰到个问题,最近刷Github又有网友提到类似的问题,就在这篇文章里做个梳理和总结。
程序员-你得把自己卖出去
最近周边发生一起程序员兼职引起的纠纷事件,作为一名资深程序员的我也做过兼职,所以不禁思考作为程序员做兼职时的一些套路,以及应该遵循的原则。
为了保障系统的高可用和稳定,我发誓以后只认代码不认人。文末总结了几个小教训,希望对你有帮助。
记一次Flink CDC引起的Mysql元数据锁事故,总结经验教训。后续在编写Flink CDC任务时,要处理好异常,避免产生长时间的元数据锁。同时出现生产问题时要及时排查,不能抱有侥幸心理。
本文主要以最简易最快速的方式介绍RPC调用核心流程,文中以Dubbo为例。同时,会写一个简易的RPC调用代码,方便理解和记忆核心组件和核心流程。
Gin是一个使用Go语言开发的Web框架,追求性能和效率。本文主要聊:如何使用Gin快速初始化一个项目,再将Gin项目打包成镜像,最后以容器化的方式运行。
今天咱们唠一个职场技能-解决问题。许多所谓的前辈指导别人职场技能时,总是把:向上管理、PPT汇报等,放在第一位,对此笔者不以为然。
先抛个问题,如果哪天突然发现IDC机房 和 公有云 之间的服务无法访问了(排除服务本身的问题之外,可能是网络不通,也可能是网络变的很慢使得资源无法及时下载,从而导致服务无法访问)。
Go语言有一些让人影响深刻的核心特性核心特性,比如:以消息传递模式的并发、独特的_符号、defer 、函数和方法、值传递等等,可以查看这篇文章《Go语言-让我印象深刻的13个特性》。首先要记住一些核心特性的用法。
在Mysql数据库中,模糊搜索通常使用LIKE关键字。然而,随着数据量的不断增加,Mysql在处理模糊搜索时可能面临性能瓶颈。因此,引入Elasticsearch作为搜索引擎,以提高搜索性能和用户体验成为一种合理的选择。
RocketMQ的延迟消息使用上非常便捷,但是不支持任意时间的延迟,这一点对于有强迫症的朋友来说就比较难受,但是搞明白为什么这么设计后,就自然释怀了。
Go语言支持一种特殊的字段只需要提供类型而不需要写字段名的字段,称之为匿名字段或者嵌套字段。
最近都在聊程序员要做好“防御性编程”,"防御性编程"的概念从之前的“保护程序”一下子变成了现在的“保护程序员”,一字之差,千差万别。
了解Elasticsearch的Alias别名之后,可以在业务上很方便的实现复杂需求,快速解决问题,本文从3个方面介绍:官方定义、使用场景、使用方法。
提到Elasticsearch,让笔者最恶心的倒不是它的反人类的DSL设计,而是每次安装都需要修改进程的最大文件描述符。那ES与文件描述符有啥恩怨呢,下面就来唠叨唠叨。首先说说文件描述符、在说说ES为什么要这么多文件描述符。
在上一篇《云计算-共享&服务》介绍过:云计算的本质是一种IT资源通过虚拟化进行的共享,是一种更高维度的服务。本文介绍:云计算和虚拟化有哪些区别,以及基于OpenStack的云计算。
RocketMQ是Java兄弟们常用的消息中间件,虽说常用,但对于RocketMQ架构经常忘记。究其原因就2点:忙于业务开发然后长时间不看则忘了、不理解架构设计的根本原因记不牢。本文用大白话描述架构设计过程,牢记RocketMQ架构。
本文以入门实践为主,通过原理+代码的方式,实现一个简易IM聊天功能。分为2个部分:Netty的核心概念、IM聊天简易实现。
最近云厂商问题频发,我们还能把应用放心的交给云厂商吗?云计算这玩意儿是新瓶装旧酒吗?笔者聊聊自己的看法。
记知识先记轮廓,关于DSL语法的轮廓,记住以下3句话即可:1.索引、文档和查询。2.Match、Term和Bool。3.还有翻页和聚合