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Reactor Kafka 项目将被终止维护

简要说明:我们已决定停止 Reactor Kafka 项目的未来维护,并在 Spring 生态系统中废弃相关组件。 我们的团队始终以长期可持续性为目标来评估项目组合。当某个项目的用户群体减少时,我们会慎重考虑退役,以便集中精力满足社区的主要需求。根据对用户采用情况、下载趋势、项目活动以及 Reactor Kafka 在整体战略中的作用的评估,我们决定终止该项目的维护和集成。 这对用户意味着什么? Reactor Kafka 将从所有未来版本的 Reactor BOM 中移除。 Reactor Kafka 1.3 将是最后一个次要版本,我们仅会提供必要的更新和修复,直至开源及商业支持期限结束。 Spring Cloud Stream - Reactor Kafka Binder 将被废弃,并计划在未来移除。 Spring for Apache Kafka 的响应式模板将被废弃,并计划在未来移除。 我们仍然致力于 Reactor 生态系统的持续发展,包括 Reactor Core、Reactor Netty 等项目。 我们衷心感谢多年来所有为 Reactor Kafka 项目成功作出贡献的...

LlamaFactory × 多模态RAG × Chat-BI,万字长文揭秘RAG进化迷踪,打造专业AI助手!

你有没有想过,大模型如何更聪明地回答问题?🤔当传统 RAG 遇上多模态与商业智能(BI),会碰撞出怎样的火花?🤔 今天我们将围绕医学这个专业领域,一步步搭建出一个集众多本领于一身的小型智能AI医学问答系统,全程干货预警,记得备好笔记本! 下图和视频效果是我们今天的目标!涉及多路召回多模态RAG、多模态问答、Chat-BI、Agent、LLM微调、多模态模型微调等等。让我们开始吧! 😽 小声说一句 文末有免费大礼包 一、朴素 RAG:大模型的「初代智能助手」 什么是 RAG?让 AI 边查资料边回答! RAG(检索增强生成,Retrieval-Augmented Generation)是一种结合信息检索(Retrieval)和文本生成(Generation)的技术,用于提高大模型的准确性和实用性。通过在生成文本前检索外部知识库中的相关信息,RAG 可以让大模型在回答问题时结合最新、最相关的数据,从而减少幻觉现象,并提升答案的专业性和时效性。 简单说就是:让大模型在回答问题前,先去「翻书」(检索知识库),再结合最新资料输出答案! ✨核心优势: 告别「幻觉」:用真实数据撑腰,拒绝瞎...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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