内容概要：本文全面介绍了检索增强生成（RAG）技术，它结合了信息检索与文本生成，通过检索外部知识库来增强大型语言模型（LLM）的生成能力。RAG的核心思想是克服传统LLM仅依赖训练时学到的参数化知识的局限，通过在生成答案前检索相关文档作为上下文，既保持LLM的强大生成能力，又能够访问最新的或特定领域的知识。RAG系统由检索器、生成器和知识库组成，工作流程包括用户提问、检索相关文档、将文档和问题输入生成器以及生成最终回答。关键技术涵盖文档处理（分块和嵌入）、检索优化（多向量检索、重排序、混合检索）和生成优化（上下文压缩、提示工程、自洽性校验）。RAG的优势包括知识可更新、来源可追溯、领域适应性强、减少幻觉和成本效益高等。典型应用场景涉及问答系统、内容生成、教育、医疗咨询、法律分析和客服系统。开源框架如LangChain、LlamaIndex、Haystack，商业服务如Azure AI Search、Google Vertex AI和AWS Kendra + Bedrock支持RAG的实现。当前挑战包括检索精度、上下文窗口、延迟问题和多模态扩展，前沿发展方向有Active RAG、Self-RAG、多跳检索和端到端训练。; 适合人群：对自然语言处理、信息检索和AI技术感兴趣的开发者、研究人员和技术爱好者。; 使用场景及目标：①理解RAG技术的基本概念和系统架构；②掌握RAG的关键技术和实现工具；③探索RAG在不同领域的应用潜力。; 其他说明：RAG技术是企业部署LLM应用的主流范式，解决了知识更新和可信度等关键问题，未来将在更多领域展现其独特价值。阅读过程中应重点关注RAG的工作流程、优势特点以及与传统方法的对比，以便更好地理解和应用这一技术。

OPC 核心组件由需要由多个供应商分发的所有共享 OPC 模块组成。这些模块包括DCOM代理/存根库，OPC服务器枚举器，.NET包装器等。为方便起见，OPC 核心组件安装程序包捆绑了所有已发布规范中的模块。

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做了如下一些处理： 自动判断OPC 2.0核心组件是否安装。 自动判断操作系统类型进行安装 自动注册OPC 2.0核心组件文件 自动判断操作系统类型配置系统防火墙 自动判断操作系统类型配置DCOM 在两台干净操作系统的计算机上安装此组件安装包后，再分别安装OPCServer和OPCClient，基本可以做到无需再做配置就能实现OPCServer和OPCClient之间的通讯，需要注意的是OPCServer和OPCClient所在计算机的登录用户和密码要一样。

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IaaS(基础架构即服务)：OpenStack，CloudStack PaaS(平台即服务)：Docker，Openshift SaaS(服务即服务)：主要面对终端用户,可通过一个浏览器就可以实现使用任何应用,而无需安装。 DBaaS（DatabaseasaService） FWaaS(FirewallasaService)异步队列服务：接收创建、启动、

帮助库 尝试使用 Django 框架在 Python 中实现 DDD 和六边形架构，而无需替换 Django 的核心组件。 领域 客户应该能够创建票证。 客户应该有一个电子邮件地址、名字和姓氏。 电子邮件地址应始终存在。 客户记录应该是唯一的。 当客户第一次创建工单时，将创建该客户的记录。 此记录将用于他创建的下一个票证。 一张票应该有一个标题和一个正文。 标题应始终存在。 在某个时间点（不是在创建时）为票证分配了职员。 工作人员可以将自己分配给工单。 每张票只允许分配一名工作人员。 工作人员或客户可以关闭工单。 如果工单的状态为“已关闭”，则任何新收到的消息都将重新打开工单。

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