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雷池 WAF 离线安装搭建全流程指南(2025 年最新版)

一、环境要求与准备工作 系统要求 操作系统:Debian12+(推荐大版本一致,如内网使用debian12,在线主机也需debian系列) CPU架构:x86_64,需支持SSSE3指令集(可通过 lscpu | grep ssse3 验证) 最小配置:1核CPU/1GB内存/5GB磁盘空间(高流量场景需扩容) 软件依赖 Docker 20.10.14+ Docker Compose 2.0.0+ 若离线环境需提前准备以下文件: Docker RPM包及本地YUM源(含createrepo工具生成) 雷池镜像包( image.tar.gz ) compose.yaml 编排脚本 二、在线环境生成离线包(联网主机操作) 在可联网设备上操作 # 创建离线包目录 2mkdir docker-offline && cd docker-offline 3 4# 安装必要工具 5sudo apt-get update && sudo apt-get install -y curl gnupg 6 7# 添加DockerGPG密钥 8curl -fs...

JakartaOne Livestream 技术分享系列:如何使用 Langchain4j 搭建 RAG 系统

JakartaOne Livestream是Jakarta EE工作组面向开发人员、技术爱好者的线上会议,旨在促进技术交流和知识分享,探讨Jakarta EE相关技术发展现状及未来趋势。JakartaEE中国社区计划于2025年9月25日举行JakartOne Livestream中文线上会议现进行讲师招募,欢迎扫码报名。本文档分享基于Langchain4j如何便捷构建RAG系统。 检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation,RAG)框架通过融合从大型文档语料库中检索到的关键信息,显著提升了生成语言模型的能力。这种策略不仅增强了生成回答的准确性,还提高了其相关性。在本文中,我们将探讨如何在Langchain4j环境下有效利用RAG技术。 RAG的重要性 RAG技术通过将外部信息无缝融入生成流程,极大地提升了生成模型的效能。与传统方法不同,RAG不完全依赖于语言模型的预训练知识库,而是能够动态地从广泛的文档语料库中检索出相关信息,从而确保生成的回答不仅准确,还富含上下文信息。 RAG不仅有效降低了模型产生幻觉的风险,还能够将模型原始训练数据中可能未涵盖的...

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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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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。