RAG(Retrieval-Augmented Generation,检索增强生成)是一种结合了信息检索(Retrieval)和文本生成(Generation)的人工智能技术。它的核心思想是在生成式 AI(如大语言模型)生成文本之前,先从一个外部知识库中检索相关信息,并将这些信息作为上下文输入给模型
EMQ:高性能的物联网Broker消息中间件,支持海量设备连接管理、消息传递和实时数据通信;商业收费 FluxMQ(EMQ平替):基于Netty开发,底层采用Reactor3反应堆模型,具备低延迟海量设备连接;商业收费 Netty自研(EMQ平替):需要熟悉Netty底层机制自研开发,例如开源项目: