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从PDF到OFD,国产化浪潮下多种文档格式导出的完美解决方案

前言 近年来,中国在信息技术领域持续追求自主创新和供应链安全,伴随信创上升为国家战略,一些行业也开始明确要求文件导出的格式必须为 OFD 格式。OFD 格式目前在政府、金融、税务、教育、医疗等需要文件开放、共享和长期保存的行业中广泛应用。这种趋势在未来几年内将进一步增强。 相较于 PDF,OFD 在以下方面展现了明显的优势,具体体现在: 开放性 PDF 是 Adobe 公司开发的专有格式,虽然也被广泛应用,但受制于 Adobe 公司的软件和许可。OFD 则是基于国际开放标准制定的开放式文档格式,任何人或组织都可以自由使用和开发相关软件。 功能特性 PDF 主要用于文档展示和打印,功能较为单一。OFD 在文档展示、打印、编辑等方面都有更强大的功能支持。 文件大小 PDF 文件通常会略大于 OFD 文件,因为 PDF 包含更多的元数据和功能,OFD 文件在保持良好的视觉效果的前提下,通常体积更小。 兼容性 PDF 虽然跨平台性强,但在不同软件和系统中的表现可能会有差异,OFD 则具有更好的跨平台一致性。 安全性 PDF 文件可能包含隐藏的功能和潜在的安全隐患,OFD 则更加透明,安全性更高...

检索生成(RAG) vs 长文本大模型:实际应用中如何选择?

编者按:大模型的上下文理解能力直接影响到 LLMs 在复杂任务和长对话中的表现。本期内容聚焦于两种主流技术:长上下文(Large Context Windows)和检索增强生成(RAG)。这两种技术各有何优势?在实际应用中,我们又该如何权衡选择? 文章不仅详细阐述了这两种技术的工作原理,还深入分析了它们在效率、准确性和实施成本等方面的差异。文章特别提到了在执行重复性任务时使用 Context Caching 优化长上下文的优势,然而,缓存策略的效果很大程度上取决于提示词的可预测性。如果用户输入变化无常,缓存的效果可能会大打折扣。 本文可供各位读者进行技术选型时参考,期待未来看到更多提升 LLMs 上下文理解能力的创新方案。 作者 | Priyanka Vergadia 编译 | 岳扬 大语言模型(Large Language Models ,LLMs)技术正飞速发展,尤其是模型在生成文本时能够处理的上下文信息量极速提升。尽管 LLMs 在文本的处理和生成等方面表现出色,但它们却面临一个固有的挑战:难以捕捉信息背景全貌,尤其是在应对冗长对话或涉及多重细节的复杂任务时。为了解决这一问题,研...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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