RAG 2.0架构详解：构建端到端检索增强生成系统
RAG（检索增强生成）旨在通过提供额外上下文帮助大型语言模型（LLM）生成更精准的回答。现有的RAG系统由独立组件构成，效率不高。RAG 2.0提出了一种预训练、微调和对齐所有组件的集成方法，通过双重反向传播最大化性能。文章探讨了不同的检索策略，如TF-IDF、BM25和密集检索，并介绍了如SPLADE、DRAGON等先进算法。目前的挑战包括创建可训练的检索器和优化检索-生成流程。研究表明，端到端训练的RAG可能提供最佳性能，但资源需求高。未来研究需关注检索器的上下文化和与LLM的协同优化。
Three.js如何降低3D模型的大小以便更快加载
为加快600MB的3D模型在Three.js中的加载速度，可采用多种压缩方法：1) 减少顶点数，使用简化工具或LOD技术；2) 压缩纹理，降低分辨率或转为KTX2等格式；3) 采用高效文件格式如glTF 2.0及draco压缩；4) 合并材质减少数量；5) 利用Three.js内置优化如BufferGeometry；6) 按需分批加载模型；7) Web Workers后台处理；8) 多模型合并减少绘制；9) 使用Texture Atlas及专业优化工具。示例代码展示了使用GLTFLoader加载优化后的模型。
地图不只是导航：DataV Atlas 揭示地理数据的深层价值
随着互联网场景的快速衍生，打车、外卖、智能驾驶等领域的空间数据爆发式增长，海量数据分析成为日常需求。然而，传统地图服务面临性能、安全和成本挑战。为此，我们推出「DataV Atlas 地理数据服务」，提供高效、安全、易用的地理数据解决方案。通过简单的 SQL 查询即可生成专业地理服务，支持多源数据整合、实时更新与分析，确保数据安全，并深度集成 DataV Board 数据看板，实现一键上屏和交互式分析。适用于大屏展示、城市规划等多种场景，助力企业轻松挖掘空间数据价值。
见证数据的视觉奇迹——DataV Atlas
阿里云DataV的DataV-Atlas是一款专注于地理数据可视化的工具，提供时空数据分析和地图发布功能，适合快速创建地图并分享。与ArcGIS Server相比，DataV.GeoAtlas更侧重于数据可视化和云服务集成，适合非专业用户，而ArcGIS Server是全面的GIS服务平台，适合复杂分析和定制化应用。用户可通过阿里云免费试用DataV-Atlas，体验包括数据上传、地图制作和分析在内的功能。
探索云原生数据库：MongoDB Atlas 的实践与思考
【10月更文挑战第21天】本文探讨了MongoDB Atlas的核心特性、实践应用及对云原生数据库未来的思考。MongoDB Atlas作为MongoDB的云原生版本，提供全球分布式、完全托管、弹性伸缩和安全合规等优势，支持快速部署、数据全球化、自动化运维和灵活定价。文章还讨论了云原生数据库的未来趋势，如架构灵活性、智能化运维和混合云支持，并分享了实施MongoDB Atlas的最佳实践。