和主要竞争技术之间的现状是怎么样的？ RAG 最开始被大家热推，更多是因为以下三个原因：可以避开大模型的上下文窗口长度的限制；可以更好地管理和利用客户专有的本地资料文件；可以更好地控制幻觉。 这三点到现在来看依然还是成立的，但上下文窗口这个优势已经慢慢淡化了，因为各大模型的上下文窗口都在暴涨，如 Baichuan2 的 192K，doubao、GLM-4 的 128K，过 10 万 tokens 本，以及月之暗面这样用长文本占据用户心智的模型。虽然这些模型是否内置了 RAG 技术不好说，但是 RAG 解决上下文窗口长度限制的特点已经不太能站得住脚。 但是第二点管理和利用专属知识文件，以及第三点控制幻觉，现在反而是我认为 RAG 最大的杀手锏。 ## （一） 专属知识文件管理 因为 RAG 这种外挂文件的形式，我们便可以构建一个知识文件管理的系统来维护系统内的知识，包括生效和失效时间，

$(git merge-base contrib master) 然而，这种做法比较麻烦，所以Git提供了一种比较便捷的方式：三点语法。对于git diff命令来说，你可以通过把...置于另一个分支名后来对该分支的最新提交与两个分支的共同祖先进行比较： $ git diff master...contrib 该命令仅会显示自当前主题分支与 refB ^refC $ git log refA refB --not refC 这就构成了一个十分强大的修订查询系统，你可以通过它来查看你的分支里包含了哪些东西。 ## 三点 最后一种主要的区间选择语法是三点，这个语法可以选择出被两个引用之一包含但又不被两者同时包含的提交。再看看之前双点例子中的提交历史。如果你想看 master 或者 experiment中包含的但不是两者共有的提交，你可以执行： log。这可以帮助你得到那些对冲突有影响的上下文。回顾一点历史来记起为什么两条线上的开发会触碰同一片代码有时会很有用。 为了得到此次合并中包含的每一个分支的所有独立提交的列表，我们可以使用之前在 <三点 学习的 “三点” 语法。 $ git log --oneline --left-right HEAD...MERGE_HEAD < f1270f7 update README < 9af9d3b

ents/e/6/6/3/e663b1a918b94a0dc8c52ed2434c6082/p28_1.jpg) - 使用 auto 以后，会自动被推导为 return 右边的类型。 不过也有三点注意事项： 1. 当函数有多条 return 语句时，所有语句的返回类型必须一致，否则 auto 会报错。 2. 当函数没有 return 语句时，auto 会被推导为 void。 3. 如果声明和实现分离了，则不能声明为

(auto) 遍历，包括你的自定义类型。编译器并不认识你 map 还是 vector，他只知道这个类有这三样，他就能用 for (auto) 语法遍历。 ## 迭代器如何遍历 map • 了解了这三点再看 for (auto it = map.begin(); it != map.end(); ++it) 就一目了然了。 • for 里面第一部分，也就是初始化语句：it = map.begin()

diff 36c7db 或者，更简洁的形式： $ git diff $(git merge-base contrib master) 然而，这种做法比较麻烦，所以 Git 提供了一种比较便捷的方式：三点语法。对于 git diff 命令来说，你可以通过把 ... 置于另一个分支名后来对该分支的最新提交与两个分支的共同祖先进行比较： $ git diff master...contrib 该命令仅会显示自当前主题分支与 ^refC $ git log refA refB --not refC 这就构成了一个十分强大的修订查询系统，你可以通过它来查看你的分支里包含了哪些东西。 ## 三 点 最后一种主要的区间选择语法是三点，这个语法可以选择出被两个引用之一包含但又不被两者同时包含的提交。再看看之前双点例子中的提交历史。如果你想看 master 或者 experiment 中包含的但不是两者共有的提交，你可以执行： $ log。这可以帮助你得到那些对冲突有影响的上下文。回顾一点历史来记起为什么两条线上的开发会触碰同一片代码有时会很有用。 为了得到此次合并中包含的每一个分支的所有独立提交的列表，我们可以使用之前在 <三点 学习的“三点”语法。 $ git log --oneline --left-right HEAD...MERGE_HEAD < f1270f7 update README < 9af9d3b

>多轮对话通用模型自然交互，无需结构化指令“你觉得人工智能的未来会怎样？”强制逻辑链条(如“分三点回答”)推理模型需明确对话目标，避免开放发散“从技术、伦理、经济三方面分析AI的未来”情感化提问(如“你害怕

%d\n", i, arr[i]); } return 0; } ## 进一步：核函数可以接受函子（functor），实现函数式编程 - 不过要注意三点： 1. 这里的 Func 不可以是 Func const &，那样会变成一个指向 CPU 内存地址的指针，从而出错。所以 CPU 向 GPU 的传参必须按值传。 2. 做参数的这个函数必须是一个有着成员函数

>多轮对话通用模型自然交互，无需结构化指令“你觉得人工智能的未来会怎样？”强制逻辑链条（如“分三点回答”）推理模型需明确对话目标，避免开放发散“从技术、伦理、经济三方面分析AI的未来”情感化提问（如“你害怕

>多轮对话通用模型自然交互，无需结构化指令“你觉得人工智能的未来会怎样？”强制逻辑链条（如“分三点回答”）推理模型需明确对话目标，避免开放发散“从技术、伦理、经济三方面分析AI的未来”情感化提问（如“你害怕