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检索增强生成（RAG）是利用大型语言模型处理几乎任何类型用例的最流行技术之一。
在RAG工作流中，用户提出一个问题，例如“What is Weaviate?”（Weaviate是什么？），然后将该查询发送到向量数据库中搜索与该句子相关的文档或数据块。接着，将该上下文与原始查询一起放入LLM的提示中。LLM随后将使用提供的上下文对原始问题给出一个对话式回应。
RAG系统具有许多优点。与其他技术（如微调）不同，RAG可以更容易地用新数据更新或删除旧的或过时的信息，而无需重新训练整个模型。它们可以帮助减少在常规LLM系统中看到的幻觉和错误，用户可以直接看到模型使用的源信息，从而增加透明度和信任。
尽管现在有很多关于RAG的教程和资源，但制作一个好的、高级的RAG应用程序仍然是一个重大的技术挑战。这就是为什么我们开发了Verba，这个金色的RAG检索器 - 我们希望向任何人提供高级RAG技术，即使他们没有技术背景，也能使其使用和定制变得非常简单。
查看我们的完整解释视频：https://www.youtube.com/watch?v=swKKRdLBhas
GitHub：https://github.com/weaviate/verba
演示：https://verba.weaviate.io
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DDS协议测试实践及问题分析：问题示例-异常终止此类问题指的是当应用程序在某些场景下调用特定接口时，DDS 中间件出现异常终止。这类问题的严重性在于其难以被发现、排查和修复。问题的隐蔽性在于异常通常只在特定的条件下触发，这些条件可能包括特定的数据模式、并发级别或资源使用情况，使得在常规测试中难以触发和识别。同时，即使问题被成功识别，修复工作也同样困难重重，这需要精确修改复杂的代码逻辑，还需要确保不会对 DDS 的其他功能造成负面影响。由于 DDS 中间件作为系统的基础软件，其稳定性对整个系统的运行至关重要。同时，基础软件的不稳定性会对上层应用和最终用户产生连锁反应，极大地影响整个系统的质量和用户体验。因此，解决 DDS 中间件的异常终止问题，不仅是提升软件质量的技术挑战，也是确保系统整体稳定性和可靠性的重要一环。————————————————版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。原文：DDS协议测试实践及问题分析： 被测协议栈简介 | 测试环境搭建 | 测试用例介绍 | 测试结果分析 | 概览 | 问题示例 | 功能缺失 | 行为错误 | 异常终止原文链接：https://polelink.csdn.net/6615167b9c80ea0d226b4143.html
