技术专栏 第174页

系统里一共有5w多条商品，数据量不大。项目组开始考虑要怎么优化。重构数据库基本不可能，最好不要改动表结构。大家想到的方案也很通用，就是把大部分商品的详情数据缓存起来，少部分的数据通过
异步加载。比如，最近的成交数据通过
异步加载，即用户打开商品详情页以后，再在后台加载最近的成交数据，并显示给用户。

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生）最初由Facebook AI Research（现Meta AI）团队在论文
Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks 中提出，并发表于NeurIPS 2020。

这篇文章想讲一件很具体、也很日常的小事：

那么复杂模型、多个输出应该如何处理呢？

我们引入
块，可以理解成
class，以便将多个层结合成块。

每个块：

提示：

你可能每天都在跟ChatGPT这样的人工智能聊天，向它提出各种问题，或与它讨论各种话题。那么，当你敲下一句问题时，大模型究竟是怎么运行的，如何能一个字一个字输出正确的回答？大模型并不是黑盒，本文会从模型生成答案的过程来解释下Transformer的结构以及模型是如何进行推理的，希望能给大家建立一个大致认知。

Spring Kafka 通过
“隐式绑定+显式隔离” 实现重试与死信的关联，核心原则是
“一对一绑定”（一个重试方法对应一个死信处理方法），具体规则如下：

但除了这些知名项目，还有一批成熟稳定、久经生产环境考验的包，它们很少出现在热门榜单或技术分享中，却在实际工程中解决了大量问题。本文整理了 10 个这样的包，附带使用场景和示例代码。

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