1.一文带你了解RAG(检索增强生成) | 概念理论介绍+ 代码实操（含源码）
2.一篇文章了解CI/CD管道全流程
3.ZMQ源码详细解析 之 进程内通信流程
4.90%的管道管道开发都没搞懂的CI和CD！

一文带你了解RAG(检索增强生成) | 概念理论介绍+ 代码实操（含源码）

       检索增强生成（RAG）的源码概念理论与实践，旨在通过将大模型与外部知识源结合，编程弥补常识与专有数据之间的管道管道差距，提升模型生成的源码准确性和上下文相关性，同时减少模型的编程string 源码解析幻觉倾向。RAG的管道管道引入，为应对大规模语言模型在处理特定领域或最新知识时的源码局限性提供了有效解决方案。通过集成检索模块与生成模型，编程RAG允许大模型在外部知识库的管道管道支持下，生成更准确、源码符合上下文的编程答案。本文将从概念理论出发，管道管道深入解析RAG的源码工作原理，并通过实例演示如何利用LangChain、编程OpenAI语言模型与Weaviate矢量数据库实现一个简单的RAG管道。

       RAG的实现主要基于三个关键步骤：检索、增强和生成。首先，系统根据用户请求从外部知识库中检索相关上下文，通过嵌入模型将查询和检索结果嵌入到同一向量空间，利用相似性搜索返回最匹配的上下文。接着，这些上下文与用户查询结合，填充到提示模板中，以增强模型的输入。最后，更新后的提示被馈送到大模型，生成最终答案。

       为了实践RAG，本文提供了具体的实现步骤，包括环境准备、数据处理（如加载、分块和向量数据库填充），以及使用LangChain、OpenAI和Weaviate构建RAG管道。通过这些步骤，读者可以了解如何在Python中集成这些工具，实现一个功能完善的RAG系统。此外，up五行量化 源码本文还推荐了一些相关研究文献，为读者提供进一步的探索方向，涵盖大模型的性能优化、新技术在问答系统中的应用以及跨文档语言建模等方面。

       总的来说，RAG通过整合外部知识源与大模型，不仅增强了模型在特定领域或新知识情境下的表现，还简化了知识更新与维护的过程，为自然语言处理领域的研究与应用带来了新的可能性。随着技术的不断演进，RAG的应用场景将更加广泛，对提升语言模型的实用性和可靠性具有重要意义。

一篇文章了解CI/CD管道全流程

       从CI/CD过程开始，包含所有阶段并负责创建自动化和无缝的软件交付的一系列步骤称为CI/CD管道工作流。使用CI/CD管道，软件发布工件可以从代码提交阶段到测试、构建、部署和生产阶段在管道中移动和前进。这个概念非常强大，因为一旦指定了一个管道，它的一部分或全部就可以实现自动化，从而加快流程并减少错误。换句话说，CI/CD管道使企业更容易一天自动多次交付软件。

       DevOps工程师经常会因为CI/CD中各个阶段的自动化而与CI/CD管道混淆。虽然不同的工具可以使CI/CD中的各个复杂阶段实现自动化，但由于人工干预，CI/CD的整个软件供应链仍然可能被打破。那么，就首先了解CI/CD过程中的各个阶段，以及CI/CD管道为什么对于组织快速、大规模地交付代码至关重要。

       企业应用程序开发团队通常由开发人员、测试人员/QA工程师、运营工程师和SRE（站点可靠性工程师）或IT运营团队组成。他们紧密合作，将高质量的软件交付给客户。CI/CD是两个独立过程的组合:持续集成和持续部署。下面列出了其中的php视频聊天源码主要步骤。

       CI持续集成

       CI持续集成(CI)是构建软件并完成初始测试的过程。持续部署(CD)是将代码与基础设施结合起来的过程，确保完成所有测试并遵循策略，然后将代码部署到预期的环境中。当然，许多公司都有自己的流程，但主要步骤如下。

       CI：代码提交

       人员：开发人员和工程师、数据库管理员（DBA）、基础架构团队

       技术：GitHub、Gitlab、BitBucket

       过程：代码提交阶段也称为版本控制。提交是将开发人员编写的最新更改发送到存储库的操作。开发人员编写的代码的每个版本都被无限期地存储。在与合作者讨论和审查变更之后，开发人员将编写代码，并在软件需求、功能增强、bug修复或变更请求完成后提交。管理编辑和提交变更的存储库被称为源代码管理（SCM工具）。在开发人员提交代码（代码推送请求）后，代码更改被合并到存储在中央存储库（如GitHub）中的基本代码分支中。

       CI：静态代码分析

       人员：开发人员和工程师、数据库管理员（DBA）、基础设施团队、测试人员

       技术：GitHub、Gitlab、BitBucket

       过程：一旦开发人员编写了代码并将其推送到存储库，系统就会自动触发，开始下一个代码分析过程。想象一下这样一个步骤：提交的代码直接进行构建，但在构建或部署过程中失败了。就资源利用率而言，无论是机器还是人力，这都是一个缓慢而昂贵的过程。必须检查代码的静态策略。SAST（Static Application Security Test）：SAST是一种白盒测试方法，使用SonarQube、Veracode、struts2权威指南源码Appscan等SAST工具从内部检查代码，以发现软件缺陷、漏洞和弱点（如SQL注入等）。这是一个快速检查过程，检查代码是否有语法错误。虽然此阶段缺少检查运行时错误的功能，但这将在稍后的阶段执行。

       将附加的策略检查放到自动化管道中可以显著减少稍后在该过程中发现的错误数。

       CI：build

       人员：开发人员和工程师

       技术：Jenkins、Bamboo CI、Circle CI、Travis CI、Maven、Azure DevOps

       过程：持续集成流程的目标是接受常规的代码提交，并持续构建二进制工件。持续集成过程通过检查添加的新模块是否与现有模块配合良好，有助于更快地发现bug。这有助于减少验证新代码更改的时间。构建工具有助于编译和创建可执行文件或包（.exe、.dll，.jar等）取决于用于编写源代码的编程语言。在构建过程中，还会生成SQL脚本，然后与基础设施配置文件一起测试。简而言之，构建阶段是编译应用程序的阶段。构建过程的其他子活动包括工件存储、构建验证和单元测试。

       CI：测试阶段

       人员：测试人员和QA工程师

       技术：Selenium、Appium、Jmeter、SOAP UI、Tarantula

       过程：发布一个构建过程一系列自动化测试来验证代码的准确性。这一阶段有助于防止错误到达产品。根据构建的大小，此检查可以持续数秒到数小时。对于由多个团队提交和构建代码的大型组织，这些检查将在并行环境中运行，以节省宝贵的全志a10源码时间并尽早将Bug通知给开发人员。

       这些自动化测试是由测试人员（或者称为QA工程师）建立的，他们已经根据用户故事建立了测试用例和场景。他们进行回归分析，压力测试，以检查与预期产出的偏差。测试中涉及的活动有健全性测试、集成测试和压力测试。这是一个非常先进的测试水平。在这里会发现开发代码的开发人员可能不知道的问题。

       集成测试：

       集成测试是使用Cucumber、Selenium等工具来执行的，其中各个应用程序模块作为一个组进行组合和测试，同时评估是否符合指定的功能需求。在集成测试之后，需要有人批准将该组中的更新集移动到下一阶段，这通常是性能测试。这个验证过程可能很麻烦，但它是整个过程的重要组成部分。核查过程中出现了一些新的解决办法。

       负载和压力测试：

       负载平衡和压力测试也使用自动化测试工具（如Selenium、JMeter等）来执行，以检查应用程序在高流量环境下是否稳定和性能良好。此测试通常不会在每个更新上运行，因为完整的压力测试是长期运行的。在发布主要的新功能时，将对多个更新进行分组，并完成完整的性能测试。在单个更新被转移到下一个阶段的情况下，管道可能包括金丝雀测试作为替代方案。

       持续部署：bake和部署

       人员：基础设施工程师、现场可靠性工程师（SRE）、运维工程师

       技术：Spinnaker、Argo CD、Tekton CD

       过程：测试阶段完成后，清除了标准的代码就可以部署到服务器中，在那里它们将与主应用程序集成。在部署到生产环境之前，它们将被部署到产品团队内部使用的测试/暂存或beta环境中。在将构建移动到这些环境之前，构建必须经过两个子阶段Bake和Deploy。这两个阶段都是Spinnaker固有的。

       CD：Bake

       Bake是指从源代码中创建一个不可变的映像实例，该实例在生产环境中具有当前配置。这些配置可能是数据库更改和其他基础设施更新之类的内容。Spinnaker可以触发Jenkins来执行这个任务，有些组织更喜欢使用Packer。

       CD：部署

       Spinnaker将自动将烘焙的映像传递到部署阶段。这是将服务器组设置为部署到集群的位置。与上述测试过程类似，在部署阶段执行功能相同的过程。部署首先转移到测试、阶段，最后转移到生产环境，然后进行批准和检查。整个过程由Spinnaker之类的工具处理。

       CD：验证

       这也是团队优化整个CI/CD流程的关键所在。因为现在已经进行了很多测试，所以失败应该很少。但此时的任何故障都需要尽快解决，以便将对最终客户的影响降到最低。团队也应该考虑自动化这部分流程。

       部署到生产环境是使用部署策略（如蓝绿部署、金丝雀分析、滚动更新等）执行的。在部署阶段，将监视正在运行的应用程序，以验证当前部署是否正确或是否需要回滚。

       CD：监控

       人员：SRE，运维团队

       技术：Zabbix、Nagios、Prometheus、Elastic Search、Splunk、Appdynamics、Tivoli

       过程：要使一个软件发行版具有故障安全性和健壮性，在生产环境中跟踪发行版的运行状况是至关重要的。应用程序监控工具将跟踪CPU利用率和发布延迟等性能指标。日志分析器将扫描底层中间件和操作系统产生的日志流，以识别行为并跟踪问题的来源。在生产过程中出现任何问题时，都会通知相关人员，以确保生产环境的安全性和可靠性。此外，监视阶段帮助企业收集有关新软件更改如何为收入做出贡献的信息，并帮助基础架构团队跟踪系统行为趋势和进行容量规划。

       持续部署：反馈和协作工具

       人员：SRE、Ops和维护团队

       技术：禅道、ServiceNow、Slack、Email、Hipchat

       DevOps团队的目标是更迅速、持续地发布，然后不断减少错误和性能问题。这是通过slack或电子邮件频繁地向开发人员和项目经理反馈新版本的质量和性能，并在ITSM工具中及时提高票价来实现的。通常，反馈系统是整个软件交付过程的一部分；因此交付过程中的任何更改都会频繁地记录到系统中，以便交付团队可以对其采取行动。

       企业必须评估一个整体的持续交付解决方案，它可以自动化或促进上述阶段的自动化。

ZMQ源码详细解析 之 进程内通信流程

       ZMQ进程内通信流程解析

       ZMQ的核心进程内通信原理相当直接，它利用线程间的两个队列（我称为pipe）进行消息交换。每个线程通过一个队列发送消息，从另一个队列接收。ZMQ负责将pipe绑定到对应线程，并在send和recv操作中通过pipe进行数据传输，非常简单。

       我们通过一个示例程序来理解源码的工作流程。程序首先创建一个简单的hello world程序，加上sleep是为了便于分析流程。程序从`zmq_ctx_new()`开始，这个函数创建了一个上下文（context），这是ZMQ操作的起点。

       在创建socket时，如`zmq_socket(context, ZMQ_REP)`，实际调用了`ctx->create_socket`，socket类型决定了其特性。rep_t是基于router_t的特化版本，主要通过限制router_t的某些功能来实现响应特性。socket的创建涉及到诸如endpoint、slot和 mailbox等概念，它们在多线程环境中协同工作。

       进程内通信的建立通过`zmq_bind(responder, "inproc://hello")`来实现，这个端点被注册到上下文的endpoint集合中，便于其他socket找到通信通道。zmq的优化主要集中在关键路径上，避免对一次性操作过度优化。

       接下来的recv函数是关键，即使没有连接，它也会尝试接收消息。`xrecv`函数根据进程状态可能阻塞或返回EAGAIN。recv过程涉及`msg_t`消息的处理，以及与`signaler`和`mailbox`的交互，这些组件构成了无锁通信的核心。

       发送端通过`connect`函数建立连接，创建连接通道，并将pipe关联到socket。这个过程涉及无锁队列的管理，如ypipe_t和pipe_t，以及如何均衡发送和接收。

       总结来说，ZMQ进程内通信的核心是通过管道、队列和事件驱动机制，实现了线程间的数据交换。随着对ZMQ源码的深入，会更深入理解这些基础组件的设计和工作原理。

%的开发都没搞懂的CI和CD！

       在当今的软件开发环境中，持续集成（CI）与持续交付与部署（CD）成为推动企业加速创新与提升效率的关键要素。根据IDC的统计，年全球DevOps软件市场的规模约为亿美元，预计到年，这一数字将增长至亿美元。这种增长揭示了企业在适应敏捷开发模式以及提高软件交付速度上的迫切需求。

       CI/CD管道的实施旨在实现代码的频繁集成与交付，无论这些更改是主要还是次要，或是新功能添加或Bug修复。这一流程确保代码始终保持可部署状态，并自动发布至预生产环境，通常在一天内发生多次。这种做法鼓励开发者频繁提交小调整，而非一次提交大量代码。

       CI/CD管道是软件交付的自动化途径，包括持续集成、自动测试、交付与部署四个阶段。首先，源代码或提交阶段负责引入新功能或改进现有工作模式以满足客户需求。触发这一阶段的通常是源代码存储库中的代码更改。在构建阶段，源代码被编译，系统执行单元测试，如果通过，则进行集成测试，所有问题需立即解决。Docker工具用于创建服务器并将数据移至注册表，准备下一个测试阶段。自动测试阶段验证软件质量，确保没有Bug，且符合预期功能。如果测试失败，代码需返工，循环继续。一旦软件通过所有测试，可执行程序部署至生产环境。在直接推送到生产环境前，内部测试工具环境作为额外测试和评审环节，确保程序在生产环境中的稳定运行。

       CI/CD管道提供了一系列优势，包括更准确、健壮的软件构建、更快的故障检测与修复、耐用性测试、更频繁的代码集成、更小的代码更改、更快的错误解决速度、提升开发效率、缩短开发周期、增强软件可靠性、降低测试成本等。通过整合DevOps实践与工具，CI/CD管道在实现自动化测试、提高响应速度、优化生产率、缩短开发周期、提升软件质量、确保稳定性、减少测试成本等方面展现出显著效果。

       禅道作为专业的DevOps解决方案提供商，支持Git、Subversion版本系统集成、Jenkins构建任务触发、ZTF自动化测试调度等多个方面，通过自研的ZTF自动化测试工具，集成8种单元测试框架、3种自动化测试框架，将测试结果回传至禅道，实现统一报告展示。禅道ZTF有效连接了项目管理与持续集成工具，贯穿持续集成、持续测试、持续部署等DevOps生命周期的不同阶段，提供从项目规划到持续交付的完整解决方案。