大模型在人工智能领域的应用正迅速扩展，从最初的提示词（Prompt）工程到追求通用人工智能（AGI）的宏伟目标，这一旅程充满了挑战与创新。本文将探索大模型在实际应用中的进展，以及它们如何为实现AGI铺平道路。

RAG通常指的是"Retrieval-AugmentedGeneration"，即“检索增强的生成”。这是一种结合了检索（Retrieval）和生成（Generation）的机器学习模型，通常用于自然语言处理任务，如文本生成、问答系统等。

记一次疑似JVM内存泄漏的排查过程

这是一篇适合Java工程师体质的AI开发教程。

本文介绍了与Transformer相关的自注意力机制。

本文通过Promise后端现有服务探讨服务粒度的合理划分与有效合并的关键因素

本文通过OLAP多维度多指标自由组合诊断分析场景，讲述了利用可配置化的方式快速实现OLAP应用的解决方案，达到了提供研发效能的目的。通过本文可以了解面向应用的OLAP分析引擎的设计和建模过程，遇到类似场景时可以快速构建一个OLAP应用。

代码评审的未来：AI技术如何显著优化研发效率并提升代码质量？

Embedding是将高维对象映射到低维空间的技术，用于将离散词语转化为连续向量表示。它在AI领域中应用广泛，特别在机器学习和自然语言处理中。通过向量化和计算余弦值，可以实现文本检索和排序。Vearch是一个支持文本检索的平台，可以进行向量检索和文本检索。在项目中，Vearch的主要能力是存储和检索，满足功能要求，但对于新手来说使用稍有不适。发现许多业务团队将Vearch用于推荐、查重等业务能力上，对于我们来说是一种知识与技能拓展，并为后续的测试提供了新的视野和思路。

本文作者通过前端大型应用维护成本高等问题，讲述了如何有效整合两个大型应用的解决方案，达到了提升开发效率及节约服务器资源等效果。通过本文可以了解前端应用进行系统化融合的技术方案。

随着技术的快速进步，如何更高效地利用这些大模型（LLM）来解决具体问题？如何通过检索增强生成（RAG）技术提高信息的准确性和相关性？以及如何设计能够有效集成LLM、RAG和其他AI技术的智能体？

春晚背后的技术力量：营销权益平台如何迎接高并发挑战并确保系统稳定性与安全性？

本文作者通过高并发场景下如何快速排查问题，讲述了使用通用上下文及识别特殊标识打印日志的解决方案，从而达到快速排查问题或跟踪复杂代码逻辑的效果。通过本文可以了解高并发系统中如何在不影响性能的情况下快速的排查问题的思路及实现。

本文主要讲解了MVEL表达式和责任链设计模式相结合一起的消息处理解决方案设计、解耦消息处理节点以及方便代码维护扩展。读者可以对其相关概念有一定的认识，并能应用到具体的业务场景，帮助大家降低代码复杂度和提升代码的复用率。

如何构建 AI 版商家运营团队？

本文探讨了京东秒送退款、金额计算、逆向账单业务模块的重构过程。重构旨在提高开发效率、降低维护成本。