kubectl get csr No resources found.

最新推荐文章于 2025-04-27 14:45:46 发布
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分类专栏： Kubernetes/k8s 文章标签： kubernetes
俄滴，俄滴，都四俄滴
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_48190860/article/details/110004235
版权
本文档记录了在尝试使用kubectl get csr命令时遇到的问题，即master节点未能收到node加入集群的请求。经过日志分析，发现是由于kubelet未成功启动，进一步检查发现kubelet命令缺失。解决方案是从master节点复制kubelet命令到node节点，并重启kubelet服务，最终成功解决问题。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

报错信息：kubectl get csr
No resources found.
报错分析：master端接收不到node申请加入kubernetes的请求信息
问题解决：通过查看日志文件发现是kubelet没有启动成功，筛选kubelet发现没有kubelet命令选项，从 master节点将kubelet命令拷贝到node节点下，再次重启 kubelet发现问题得到解决

百篇论文博文导航AI工程之路：FT、KG、RAG与Agent技术全方位探索
丨汀、的博客
07-08 6354
百篇论文博文导航AI工程之路：FT、KG、RAG与Agent技术全方位探索
微软GraphRAG：从开源到爆火，解锁新一代RAG技术
sscc001的博客
02-10 692
自2024年7月微软在GitHub上开源了基于图的检索增强生成（RAG）系统——GraphRAG以来，该项目迅速获得了开发者的广泛关注。短短几个月内，GraphRAG在GitHub上的星标数已经突破19000颗，成为目前最热门的RAG框架之一。GraphRAG是一种基于图的知识检索增强技术，它结合了知识图谱的广泛知识表示能力和大语言模型（LLM）的生成能力。与传统的RAG方法相比，GraphRAG通过构建知识图谱和社区层次结构，显著提升了复杂信息处理的能力。什么是GraphRAG？GraphRAG的优势。
RAG技术实战血泪史：18次实验后的最佳方案选择指南
2401_85373691的博客
04-01 987
如果你真的想学习大模型，请不要去网上找那些零零碎碎的教程，真的很难学懂！你可以根据我这个学习路线和系统资料，制定一套学习计划，只要你肯花时间沉下心去学习，它们一定能帮到你！
大模型RAG入门及实践
奇舞周刊
05-14 1907
本文作者系360奇舞团前端开发工程师前言在大语言模型（LLM）飞速发展的今天，LLMs 正不断地充实和改进我们周边的各种工具和应用。如果说现在基于 LLM 最火热的应用技术是什么，检索增强生成（RAG，Retrieval Augmented Generation）技术必占据重要的一席。RAG 最初是为了解决 LLM 的各类问题的产生的，但后面大家发现在现阶段的很多企业痛点上，使用RAG好像是更好的...
【大模型入门】什么是RAG，RAG综述！看完少走99%弯路！
最新发布
qq_46094651的博客
04-27 940
看完本篇分享的每个步骤大家再返回文章开头看RAG全貌是不是清晰很多。RAG系统通过数据准备数据检索和LLM生成三个核心环节把外部知识和大语言模型能力完美结合，使得用户能够收获更专业更准确的知识（从文档中获取的内容尽量避免大模型幻觉）。RAG系统因其知识随时更新，回答检索靠谱被广泛应用于智能客服、学习助手等领域。作为RAG系统的使用者甚至开发者，我们只有了解RAG系统的核心原理，才能找准RAG系统提升优化的思路，让RAG系统变得更加高效可靠。
【AI大模型应用开发】【RAG评估】0. 综述：一文了解RAG评估方法、工具与指标
同学小张的博客
02-24 6037
本文主要总结了当前比较流行的RAG评估方法和指标。当前AI技术的快速发展，RAG和RAG评估是当前比较有前景的发展方向，不断有新的评估工具和理论被提出，让我们持续跟进，了解这些工具和理论，从而在使用时知道如何选择。
不用苦苦寻觅！这是大模型检索增强生成（RAG）最全综述！
热门推荐
机器学习社区
02-03 1万+
是什么：RAG 是一种通过检索外部知识库来获得额外语料，并使用 ICL（In-Context-Learning，上下文学习）来改进 LLM 生成效果的范式。为什么：LLM 受训练语料的限制，无法感知最新的内容，比如 LLM 训练后的新闻；此外，LLM 也容易产生幻觉，生成不正确的内容。如何做：当用户发起一个生成请求时，首先基于用户的 prompt 来检索相关信息，然后这些信息会被组合到 prompt 中，为生成过程提供额外的上下文，最后将组合后的 prompt 输入 LLM 生成结果。
RAG综述汇总
GY-赵的博客
07-07 2412
这篇全面的综述论文详细研究了 RAG 范式的发展，包括 Naive RAG、Advanced RAG 和 Modular RAG。介绍了 RAG 框架的三个基础技术，包括检索、生成和增强技术。本文重点介绍了这些关键组件中嵌入的最先进的技术，从而深入了解 RAG 系统的进步。此外，本文还介绍了最新的评估框架和基准。大语言模型（LLM）已经取得了显著的成功，但是在特定领域或知识密集型任务中，特别是在处理超出训练数据或需要当前信息的查询时会产生“幻觉”。
RAG综述 《Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey》笔记
beingstrong的博客
03-10 6469
RAG(Retrieval-Augmented Generation)综述 [Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey](https://arxiv.org/abs/2312.10997) 粗略笔记
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泊柴的博客
07-21 1513
引言背景与挑战：大语言模型（LLMs）在特定任务中存在局限性，如产生幻觉、知识过时等，Retrieval - Augmented Generation（RAG）通过从外部数据库引入知识来增强LLMs，以解决这些问题。研究现状：RAG技术发展迅速，但缺乏系统的综合分析，本文旨在填补这一空白，对RAG的范式、核心技术、下游任务、评估方法以及未来挑战和发展方向进行全面综述。RAG概述典型应用：以ChatGPT回答关于近期新闻的问题为例，说明RAG通过从外部数据库获取相关知识并结合原问题生成回答的过程。
大模型笔记：RAG（Retrieval Augmented Generation,检索增强生成）
qq_40206371的博客
03-04 2836
将大规模语言模型(LLM)与来自外部知识源的检索相结合,以改进大模型的问答能力核心手段是利用外挂于LLM的知识数据库（通常使用向量数据库）存储未在训练数据集中出现的新数据、领域数据等。
大模型/ChatGPT/AIGC、论文审稿、具身智能、RAG等11大系列集锦
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强化学习曾小健
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以下文章来源于旺知识 ，作者旺知识近期，大语言模型的工具学习已成为增强LLMs能力、解决高度复杂问题的一个有前景的范式。尽管这个领域得到了越来越多的关注和快速发展，但现有的文献仍然分散且缺乏系统性的组织，为新入门者设置了障碍。这一差距促使我们对现有的LLMs工具学习作品进行全面的综述。在这项综述中，我们从两个主要方面（1）工具学习的好处是什么，以及（2）工具学习是如何实施的，进行了文献回顾，从而全面理解LLMs的工具学习。我们首先通过从六个具体方面回顾工具整合的好处和工具学习范式的固。
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23年12月同济大学和复旦大学的综述论文“Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey”。
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zc1024792301的博客
11-04 558
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