RAG 中上下文窗口不足的内容截断问题及其工程化数据增强方案设计 大家好！今天我们来探讨一个在检索增强生成（RAG）系统中常见且棘手的问题：上下文窗口不足导致的内容截断。我们将深入分析问题根源，并提出一系列工程化的数据增强方案，旨在缓解甚至消除这种截断现象，从而提升 RAG 系统的性能和用户体验。 问题定义：上下文窗口与内容截断 RAG 系统的核心思想是利用外部知识库来增强生成模型的知识，使其能够回答超出自身训练数据的复杂问题。这个过程通常分为两个阶段：检索 (Retrieval) 和生成 (Generation)。在检索阶段，系统根据用户查询从知识库中找到相关文档；在生成阶段，系统将检索到的文档作为上下文，结合用户查询生成最终答案。 大型语言模型 (LLM) 的一个重要限制是其上下文窗口的长度。上下文窗口是指模型在处理输入时能够考虑的最大 token 数量。如果检索到的文档超过了上下文窗口的长度限制，就必须进行截断。 内容截断会带来以下问题： 信息丢失： 截断会导致关键信息丢失，尤其是那些位于文档末尾或分散在文档各处的信息。 不连贯性： 截断会破坏文档的完整性，导致上下文不连贯，影响 …
Redis 实例的自动化扩容与缩容方案设计
好的，各位观众老爷，各位技术大咖，欢迎来到今天的“Redis 变形记：自动扩容与缩容的骚操作”讲座！我是你们的老朋友，程序界的段子手，Bug 界的克星，今天就带大家一起解锁 Redis 的自动伸缩技能，让你的 Redis 集群像孙悟空一样，能大能小，灵活自如！😎 开场白：为什么要给 Redis 做“体检”？ 各位，想象一下，你的 Redis 集群就像一位每天都在辛苦搬砖的工人。平时数据量小，它还能应付自如，哼着小曲就把活干完了。但是，突然有一天，流量暴增，就像双十一的剁手党涌入，这位工人累得气喘吁吁，甚至直接罢工了！这可咋办？ 所以，我们需要定期给 Redis 集群做个“体检”，了解它的健康状况，并根据实际情况进行“增肥”或“减肥”，保证它始终处于最佳状态。这就是自动扩容与缩容的意义所在。 第一章：Redis 集群的“肥胖”与“营养不良” 要进行自动伸缩，首先要了解 Redis 集群的“肥胖”和“营养不良”体现在哪些方面。 “肥胖”：负载过高 CPU 使用率过高： 你的 Redis 节点 CPU 一直飙升，说明它一直在高强度工作，可能存在慢查询或者数据结构使用不合理。 内存使用率过高： …