随着大模型能力越来越强大，利用大语言模型进行智能答疑已经成为了一个非常普遍和常见的场景。然而，各个产品或业务方要能够准确有效地进行答疑，仅依靠大模型的通用能力是远远不够的，这时候利用私有领域FAQ文档进行大模型的检索增强生成往往可以有效解决上述问题。
在日常的开发工作中，为了程序的健壮性，大部分方法都需要进行入参数据校验。本文围绕作者如何优雅的进行参数校验展开讨论。
本文主要介绍业务消息的应用解耦场景，具体解耦什么？ RocketMQ 在业务消息场景的基础特性。业界那么多消息队列能实现应用解耦，RocketMQ 在基础特性上有哪些增强？
本文将从使用的角度出发，来更详细的展示一下流存储的场景，看看它和业务消息的场景有哪些区别。 RocketMQ 5.0 面向流存储的场景，提供了哪些特性。再结合两个数据集成的案例，来帮助大家了解流存储的用法。
聚焦在Buffer Pool的本职功能上，从其提供的接口、内存组织方式、Page获取、刷脏等方面进行介绍
资源编排ROS模块能够实现模板代码复用。支持输入输出、公共模块、版本管理、共享模块等功能。在使用场景上，除了对基础设施模块化外，还可作为配置、数据处理工具或资源包装器。
本文总结了作者在日常/大促业务的“敏捷”开发过程中产生的疑惑，并尝试做出思考得到一些解决思路和方案。在前端开发和实践过程中，梳理了一些简单设计方案可以缓解当时 “头疼” 的几个敏捷迭代问题，并实践在项目迭代中。
中间件产品门槛高？短时间无法深入了解？免费试用+30秒一键体验，低代码，无部署环境，带你了解“历经万亿级数据洪峰考验”的云消息队列RocketMQ。
