m0_74358683的博客

本文介绍了如何利用RAG技术构建一个能够理解本地知识的AI助手。文章详细讲解了RAG（检索增强生成）技术的工作原理，它通过检索外部知识、增强提示信息和生成回答三个步骤，使大语言模型能够处理静态知识之外的内容。系统架构包括前端交互、知识检索（使用sentence-transformers和faiss）、知识生成（通义千问API）和中文优化（jieba分词）。核心代码部分展示了如何加载多语言向量模型、构建知识库索引、进行中文文本切片等关键技术实现。该方案特别适合中文场景，能够有效解决大模型无法访问企业内部知识的

本文记录了从零开始构建基于通义千问的AI助手的过程。首先安装必要的Python库并配置API密钥环境变量。重点讲解了如何正确解析通义千问API的返回结果（response.output.text而非choices字段），避免常见的OpenAI解析错误。文章还提供了上下文管理方法，限制对话历史以避免token超限问题，并给出了完整的命令行交互代码实现，包含错误处理、上下文维护等功能模块。该实现可直接运行

摘要： 本文探讨高并发系统中的缓存核心问题：热点数据识别与缓存策略优化。热点数据可通过离线统计（稳定场景）或实时淘汰策略（动态识别）确定。缓存淘汰算法包括FIFO、LRU、LFU等，其中LFU更适合长期热点。针对缓存四大问题：预热（主动加载热点数据）、穿透（布隆过滤器+空值缓存）、雪崩（随机过期+高可用架构）、击穿（永不过期+互斥锁），提出系统性解决方案，帮助构建健壮的缓存体系。（149字）

Redis主从复制与哨兵机制是构建高可用架构的核心技术。主从复制采用一主多从架构，通过全量/增量同步实现数据冗余和读写分离，其中复制积压缓冲区支持断点续传，极大提升效率。哨兵系统则通过分布式监控和自动故障转移（主观下线→客观下线→领导者选举→故障转移）实现高可用，整个过程可在10-30秒内完成。该架构虽解决了单点故障问题，但仍存在写扩展性差、配置复杂等局限，大规模场景需考虑Redis Cluster方案。

Redis事务机制解析 Redis事务通过MULTI/EXEC命令将多个操作打包执行，保证顺序性但不支持回滚。核心特点包括：命令队列化执行、WATCH实现乐观锁、无隔离性和原子性保证。与传统数据库不同，Redis事务失败后不会回滚已执行命令，仅通过WATCH检测键值变化来中断事务。Lua脚本是更可靠的替代方案，提供真正的原子性。适用于批量操作场景，复杂业务推荐使用Lua脚本实现。理解Redis事务"命令打包+乐观锁"的本质，才能合理应用于生产环境。

Redis 提供了 RDB 和 AOF 两种持久化机制保障数据安全。RDB 通过快照保存数据，文件小、恢复快但可能丢失数据；AOF 记录所有写操作，安全性高但文件大、恢复慢。Redis 4.0+ 引入混合持久化，结合 RDB 快速恢复和 AOF 数据完整性的优势。生产环境建议开启 AOF 并启用混合持久化，配置 everysec 同步策略，同时定期备份 RDB 文件。合理选择持久化策略可平衡性能与数据安全，确保故障时快速恢复。

Etcd 是一个 golang 编写的分布式、高可用的一致性键值存储系统，用于配置共享和服务发现等。它使用 Raft 一致性算法来保持集群数据的一致性，且客户端通过长连接watch 功能，能够及时收到数据变化通知。