本文将演示如何使用事件总线(EventBridge),向量检索服务(DashVector),函数计算(FunctionCompute)结合灵积模型服务[1]上的 Embedding API[2],来从 0 到 1 构建基于文本索引的构建+向量检索基础上的语义搜索能力。具体来说,我们将基于 OSS 文本文档动态插入数据,进行实时的文本语义搜索,查询最相似的相关内容。
这篇文章旨在提供技术深度和实践指南,帮助开发者理解并应用这项创新技术来提高Golang应用的监控与服务治理能力。在接下来的部分,我们将通过一些实际案例,进一步展示如何在不同场景中应用这项技术,提供更多实践启示。
上一篇文章《你知道Java类是如何被加载的吗?》分析了HotSpot是如何加载Java类的,本文再来分析下Hotspot又是如何解析、创建和链接类方法的。
在大部分基于 Envoy 实现的网关里,都存在这样一个问题,当开启 http2 时,客户端访问会出现偶发的 404,并且可以从日志注意到这些 404 的请求,:authority 头里的域名和 SNI 里的域名不一致。且在使用泛域名证书,且配置了多个域名的路由的情况下,这个问题特别容易出现。
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。
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。