为何 Wasm 会在 Java Applet 跌倒的地方取得成功
原文作者:Liam Crilly -F5 产品管理高级总监转载来源: NGINX 中文官网
强大的安全防护——专为零信任环境而设计
更快速、更流畅的用户体验和性能
社区以共同利益为重
结论:Wasm 增长日益迅猛

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《HelloGitHub》第 107 期
兴趣是最好的老师,HelloGitHub 让你对开源感兴趣! 简介 HelloGitHub 分享 GitHub 上有趣、入门级的开源项目。 github.com/521xueweihan/HelloGitHub 这里有实战项目、入门教程、黑科技、开源书籍、大厂开源项目等,涵盖多种编程语言 Python、Java、Go、C/C++、Swift...让你在短时间内感受到开源的魅力,对编程产生兴趣! 以下为本期内容|每个月 28 号更新 C 项目 1、earlyoom:防止 OOM 的 Linux 守护进程。这是一款专为 Linux 设计的 OOM 守护进程,旨在弥补内核自带的 OOM Killer 仅在内存耗尽时才触发的不足。它能够提早干预(默认 10%),自动终止占用内存最多的进程,从而防止系统因内存耗尽而陷入卡死的状态。 2、sqlite-vec:SQLite 的向量搜索扩展。这是一个体积小、零依赖的向量搜索 SQLite 扩展,为 SQLite 数据库添加了插入和查询浮点、整数和二进制向量的能力。它可以运行在任何支持 SQLite 的平台上,包括 Linux、macOS、Window...
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绕过 RAG 实时检索瓶颈,缓存增强生成(CAG)如何助力性能突破?
编者按: 你是否曾经遇到过这样的困扰:在开发基于 RAG 的应用时,实时检索的延迟让用户体验大打折扣?或者在处理复杂查询时,检索结果的不准确导致回答质量不尽如人意? 在当前大语言模型应用大规模落地的背景下,这些挑战正成为制约产品竞争力的关键瓶颈。传统 RAG 方案中的检索延迟、准确性波动以及系统复杂度,都在考验着开发者的耐心和智慧。 缓存增强生成(CAG)技术巧妙地利用了新一代大语言模型处理长上下文的能力,通过预加载文档和预计算 KV 缓存,消除了实时检索的需求。实验结果表明,在可管理的知识库场景下,这种方案不仅能将推理时间缩短数倍,还能提供更连贯、更准确的响应。 作者 | Vishal Rajput 编译 | 岳扬 检索增强生成(RAG)作为一种通过整合外部知识源来增强语言模型的强大方法而备受瞩目。不过,这种方法也带来了一些挑战,比如检索过程的延迟、文档挑选时可能出现的误差,以及系统复杂度的增加。 随着能够处理更长上下文的大语言模型(LLMs)的兴起,缓存增强生成(CAG)技术应运而生,它避免了实时的信息检索。这项技术通过将所有必要资源预先加载到模型的扩展上下文中,并在缓存其相关运行...
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