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清华与东北大学联合推出 UltraRAG 2.0

清华大学 THUNLP 实验室、东北大学 NEUIR 实验室与 OpenBMB 及 AI9Stars 联合发布了 UltraRAG2.0,这是首个基于 Model Context Protocol(MCP)架构设计的检索增强生成(RAG)框架。 该框架致力于简化 RAG 系统的构建过程,使科研人员可以在短时间内实现复杂的多阶段推理系统。UltraRAG2.0的亮点在于用户只需通过编写 YAML 文件,即可轻松声明复杂的逻辑,如串行、循环和条件分支,从而显著减少代码量,降低实现的门槛。 在当前的 RAG 发展趋势中,许多系统逐渐融入了自适应知识组织、多轮推理及动态检索等复杂特性,代表项目包括 DeepResearch 和 Search-o1。然而,这些复杂特性也给开发者带来了高昂的工程成本,制约了新想法的快速迭代与复现。UltraRAG2.0应运而生,它通过将 RAG 的核心组件封装为独立的 MCP 服务器,实现了功能的灵活调用和扩展。 具体而言,与以往的实现方式相比,UltraRAG2.0在代码量上大幅减少。例如,经典方法 IRCoT 的官方实现需要近900行代码,而使用 UltraR...

把 DolphinScheduler 搬进 K8s:奇虎 360 商业化 900 天踩坑全记录

👋 大家好,我是远朋。过去 3 年,我们团队把部分调度任务从 Azkaban 逐步迁移到 DolphinScheduler,并开展了 K8s 容器化。今天把踩过的坑、攒下的经验一次性复盘,建议收藏! 作者介绍 王远朋 上海奇虎科技有限公司 数据专家 商业化 SRE & 大数据团队核心成员 长期负责 DolphinScheduler 在生产环境的部署与优化,具备丰富的容器化与大数据调度经验。 在大数据任务调度的日常工作中,Apache DolphinScheduler 已经成为我们团队最核心的工具之一。过去我们一直依赖物理机进行部署,例如 3.1.9 版本仍运行在物理机环境中,但这种方式在弹性扩展、资源隔离和运维效率上逐渐暴露出问题。随着公司整体的云原生战略推进,我们最终在 2025 年将 DolphinScheduler 升级到 3.2.2,并部分迁移到 Kubernetes 平台。 迁移的动机非常明确:首先是弹性扩容,K8S 可以根据任务高峰快速扩展 Worker 节点;其次是资源隔离,避免不同任务相互影响;再者是自动化部署与回滚,大幅降低维护成本;最后,也是最重要的一点,...

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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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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。

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