在选择适合您业务场景的语言模型（LLM）时，可以考虑基于微调开源模型和检索增强生成（RAG）的方法。像Llama2这样的开源LLM会根据客户的语料库进行微调。这使得经过微调的模型能够内化和理解客户的特定领域，从而无需额外的上下文即可回答问题。解决该问题的第二种方法是检索增强生...(more)

文章介绍Redis死键管理优化，包括惰性删除和定期删除策略，危害是占用内存空间。建议适度调整参数和指标，同时介绍了一个小实验。

滴滴Redis实现异地多活，主要思路有主从架构、Proxy双写架构、数据层双向同步架构。第三代多活架构解决了回环、重试、数据冲突等问题，提高了数据同步的可靠性。Syncer解决了MySQL数据同步问题，保证了数据同步的稳定性。...(more)

Redis使用不同编码方式优化对象效率，哈希对象采用ziplist和hashtable编码。使用ziplist编码时，元素少性能更好，使用hashtable编码时，适合保存大量元素。命令执行时，时间复杂度不同。

 大模型为什么突然这么火热，根本原因还是人工智能的蓬勃发展，最直接的原因，想必大家都很清楚，那就是ChatGPT的出现，它颠覆了人们对人工智能的认知，它能实现人与机器无障碍沟通，而且可以帮助你解答各种问题，甚至能帮助你写论文、散文、拍短视策划频和诗歌等能力，让人惊呼人工智能...(more)

Redis7.0.12优化hashtable结构，精简dict结构，优化ziplist转hashtable时的rehash，实现性能和内存的提升。

Redis内存优化：复杂数据结构robj优化，使用sds替代robj，节省内存空间，4.0.14版本相比3.2.13优化68.2%。

Redis版本升级对容量的影响及SDS优化历史，Redis3.2版本容量降幅大，SDS优势在于计算长度简单、二进制安全、安全扩展。Redis优化方案：1.Redis3.0的embstr减少内存分配；2.Redis3.2的sdshdr拆分；3.Redis5.0.6针对数字类型优化。...(more)

LLM结合知识图谱和图数据库可提高智能应用效果，NebulaGraph是一款分布式图数据库，与GNN结合可实现实时子图抽取等应用。

GraphRAG结合知识图谱和LLM技术栈，提高了文档检索的精确性和完整性。GraphRAG可以通过LLM模型从问题中提取关键实体，再利用知识图谱检索子图，最终合成答案。Text2Cypher是另一种基于图谱的LLM方法，可以将任务翻译成面向答案的图查询。两种方法各有优劣，可以结合使用。...(more)