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Elastic 依然是全观测性王者

最近,看到一篇微信公众号文章,以《可观测性方案怎么选?SelectDB vs Elasticsearch vs ClickHouse》为题,我们认为对Elastic的论述有失偏颇,为此我们再来聊聊Elastic在全观测方面的理念与认知。 Elastic现在已是集搜索、全观测、安全于一体的全平台解决方案,无论是搜索引擎的排名,还是对全观测、安全能力、洞察力的权威调查。都处于无可争辩的领导者地位! 我们先看一下各权威机构的调查分析👇: DB-Engines网站对搜索引擎的排名,Elasticsearch以绝对优势稳处第一名👆 Gartner的四象限调查报告,Elastic在“洞察引擎”调查中处于“Leaders”地位👆 Gartner在全观测平台四象限调查报告,Elastic处于“Leaders”位置👆 Forrester Wave在“安全分析平台”调查报告中显示,Elastic处于“Leaders”地位👆 IDC在全球SIEM(Security Information and Event Management)调研中,Elastic位于“Leaders”地位👆 Elastic...

懒懒笔记 | 课代表带你梳理【RAG课程 11&12:优化和加速你的RAG】

Yo bro!想我了吗?😏 今天懒懒课代表要带大家回顾第11讲和第12讲的内容——如何让你的RAG系统跑得更快更稳!🚀 在前面的课程中,我们学习了通过多节点组、多路召回等策略提升RAG系统的召回效果。但是!效果提升的同时也带来了新的问题: 🙋‍♂️“系统启动太慢了,每次都要重新加载文档...” 🙋‍♂️“检索响应时间太长,用户体验不好...” 🙋‍♂️“大模型推理速度跟不上...” 可见,打造一个高性能的RAG系统,优化是必不可少的环节!第9、10讲正是为此而来——手把手教你如何加速你的RAG~ 持久化存储,告别漫长的冷启动 为什么需要持久化? 传统RAG系统将所有数据存在内存中,导致: 📌系统重启后数据丢失 📌每次启动都要重新处理文档 📌内存资源浪费严重 解决方案就是——向量数据库!LazyLLM原生支持两种存储后端: 实测对比 我们对三种存储进行了性能测试(文档量1614个节点): 使用Milvus后,二次启动时间直接节省了近90%!这效率提升,爱了爱了~🔝 高效检索,向量索引的魔法 前面我们讲了持久化存储能提升系统启动速度,那检索响应速度慢怎么办...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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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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