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万字心路历程:从十年老架构决定重构开始

作者:笃敏 概述 走近iLogtail iLogtail是一款高性能的轻量级可观测数据采集器,由阿里云SLS团队官方提供,可以运行在包括服务器、容器和嵌入式等多种环境中,其宗旨在于帮助开发者构建统一的数据采集层,助力可观测平台打造各种上层应用场景。iLogtail多年来一直稳定服务阿里集团、蚂蚁集团以及众多公有云上的企业客户,目前已经有千万级的安装量,每天采集数十PB的可观测数据,广泛应用于线上监控、问题分析/定位、运营分析、安全分析等多种场景。 iLogtail架构发展历程 早在2013年,iLogtail作为阿里巴巴集团飞天5K项目中负责机器监控及日志收集的核心组件,已经被广泛地应用于集团内部机器。如今,10多年过去了,伴随着云原生和可观测性概念的逐步推广,iLogtail在商业化和开源的过程中也经历了一系列的架构迭代。 单一文件采集阶段 该阶段是iLogtail的起步阶段,也是iLogtail的命名由来,其主要能力是采集和解析日志文件并发送至日志服务后端进行存储。功能上,这一阶段的iLogtail具有如下特点: 只能采集日志文件; 假定日志为单一格式,每种格式的日志仅支持一种处理...

Elasticsearch:块大小如何影响语义检索结果

在自然语言处理和人工智能领域,分块(chunking)是一项至关重要的技术,它将大块文本分解成更小、更易于管理的片段。 在使用大型语言模型 (LLM) 和语义检索系统时,此过程尤其重要,因为它直接影响从这些模型获得的结果的相关性和准确性。 在这篇博文中,我们将深入探讨分块的概念,探讨其在 LLM 相关应用程序中的重要性,并分享我们自己对不同分块大小的实验的见解。 分块(chunking):解释 分块(chunking)是将大型文本数据语料库划分为较小的、具有语义意义的单元的过程。 通过这样做,我们可以确保每个块都包含噪音最小的相关信息,使 LLMs 更容易处理和理解内容。 这些块的大小可能会根据特定用例和系统所需的结果而变化。 当涉及语义检索时,分块在确定检索结果的相关性方面起着至关重要的作用。 LLMs 的上下文窗口有限,这意味着他们一次只能处理一定数量的文本。 通过将数据分成更小的部分,我们可以确保每个块都适合 LLM 的上下文窗口,从而使其能够更有效地处理和理解信息。 当使用检索到的结果来增强 LLMa 的知识时,这一点尤其重要,因为它直接影响生成输出的质量和准确性。 然而,找...

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