简介

自从发现可以利用自有数据来增强大语言模型（LLM）的能力以来，如何将 LLM 的通用知识与个人数据有效结合一直是热门话题。关于使用微调（fine-tuning）还是检索增强生成（RAG）来实现这一目标的讨论持续不断。检索增强生成 (RAG) 是一种使用来自私有或专有数据源的信息来辅助文本生成的技术。它将检索模型（设计用于搜索大型数据集或知识库）和生成模型（例如大型语言模型 (LLM)，此类模型会使用检索到的信息生成可供阅读的文本回复）结合在一起。

简介： 让你的DO（业务实体对象），DTO（数据传输对象）数据转换更简单强大

前言

在软件架构中，分层式结构是最常见，各层之间有其独立且隔离的业务逻辑，也因而各层有自己的输入输出对象，也就是代码中见到各种O，如DO、DTO、VO，这些数据对象之间通常都有很多相同或相近的属性对象，数据在传输的过程中从一个O到另一个O，就通常需要赋值，从最初的的get/set

关于 Java 后端（Spring Boot 为主）学习路线：

一、Java 基础阶段

引读：百度作为全球最大的中文搜索引擎公司，提供基于搜索引擎的各种产品，几乎覆盖了中文网络世界中所有的搜索需求,因此，百度对海量数据处理的要求是比较高的， 要在线下对数据进行分析，还要在规定的时间内处理完并反馈到平台上。百度在互联网领域的平台需求要通过性能较好的云平台进行处理了，Hadoop就是很好 的选择。

在百度，Hadoop主要应用于以下几个方面：

日志的存储和统计;

网页数据的分析和挖掘;

大家好，我是Java面试分享

一，实体类简述

我们书写代码一般分为三层，控制层（Controller），业务层（Service），持久层（Dao），一般我们从http请求到数据库获取数据，一般都是经历这三大层次，Controller一般我们不需要进行处理业务逻辑，只是简单的一些数据的转换之类的，Service层一般具体是我们的业务逻辑层，需要按照我们自己业务上逻辑进行处理包装，Dao层一般是持久层，就是mapper操作数据库的，不过，我一般建议在Service进行细分，我会细分为简单的内部代理InnerService和处理复杂逻辑的Service，其实就是业务逻辑处理类不直接调用dao操作数据库，而是经过inner层进行调用，在inner层我们可以做一下数据的非空以及其他的判断处理，具体的细分，可以参考下面的代码结构。