摘要：RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合了检索（Retrieval）和生成（Generation）的 AI 模型框架，旨在通过外部知识库增强生成模型的能力。它的核心思想是：
RAG（Retrieval-Augmented Generation） 是一种结合了 检索（Retrieval） 和 生成（Generation） 的 AI 模型框架，旨在通过外部知识库增强生成模型的能力。它的核心思想是：
检索：从外部知识库（如文档、数据库或互联网）中检索相关信息。生成：利用检索到的信息，结合生成模型（如 LLM）生成更准确、更相关的回答。RAG 框架的优势在于：
动态知识更新：无需重新训练模型，只需更新知识库即可获取最新信息。减少幻觉（Hallucination）：通过检索真实数据，减少生成模型编造信息的可能性。可解释性：生成结果基于检索到的文档，更具可解释性。DeepSeek 是一个强大的大型语言模型（LLM），可以作为 RAG 框架中的生成器。以下是集成流程：
用户输入问题：用户提出问题（如“什么是量子计算？”）。检索相关文档：检索器从知识库中查找与“量子计算”相关的文档。生成回答：将检索到的文档和用户问题输入 DeepSeek 模型。DeepSeek 结合文档内容生成最终回答。返回结果：返回生成的回答，并附带检索到的文档作为参考。假设我们使用 DeepSeek 作为生成器，FAISS 作为检索器，以下是一个简单的集成示例：
from transformers import RagTokenizer, RagRetriever, RagSequenceForGenerationimport torch# 加载 RAG 模型和检索器tokenizer = RagTokenizer.from_pretrained("facebook/rag-sequence-base")retriever = RagRetriever.from_pretrained("facebook/rag-sequence-base", index_name="custom", passages_path="knowledge_base.json")model = RagSequenceForGeneration.from_pretrained("facebook/rag-sequence-base", retriever=retriever)# 用户输入问题input_text = "什么是量子计算？"# 编码输入input_ids = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").input_ids# 生成回答generated_ids = model.generate(input_ids)generated_text = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]print("生成的回答：", generated_text)Solana 是一个高性能的区块链平台，旨在支持高吞吐量、低延迟的去中心化应用（DApps）。其核心目标是解决区块链领域的“可扩展性三难问题”（Scalability Trilemma），即在去中心化、安全性和可扩展性之间找到平衡。
Proof of History (PoH)：PoH 是 Solana 的核心创新之一，它是一种时间证明机制，通过可验证的延迟函数（VDF）为交易事件排序。PoH 不是共识机制，而是为网络提供全局时间源，从而提高共识效率。Tower BFT：基于 PoH 的优化版拜占庭容错（BFT）共识机制。通过 PoH 提供的时间戳，Tower BFT 能够快速达成共识。Gulf Stream：Solana 的交易转发协议，允许验证节点在区块生成之前预先处理交易。减少了交易确认时间，提高了网络吞吐量。Turbine：Solana 的分块传播协议，灵感来自 BitTorrent。通过将数据分块传播，Turbine 提高了网络的数据传输效率。Sealevel：并行智能合约运行时，支持同时处理多个智能合约。充分利用现代多核处理器的性能，提高网络效率。Cloudbreak：水平扩展的账户数据库，优化了读写性能。支持高并发访问，确保网络的高吞吐量。Archivers：分布式账本存储系统，将数据存储在轻量级节点（Archivers）上。减少了全节点的存储负担，同时确保数据可用性。环境搭建：安装 Solana CLI 工具：sh -c "$(curl -sSfL https://release.solana.com/stable/install)"创建项目：使用 Rust 或 C 编写智能合约。示例：使用 Rust 编写一个简单的 Solana 程序：use solana_program::{account_info::AccountInfo,entrypoint,entrypoint::ProgramResult,pubkey::Pubkey,};entrypoint!(process_instruction);fn process_instruction(program_id: &Pubkey,accounts: &[AccountInfo],instruction_data: &[u8],) -> ProgramResult {// 处理逻辑Ok()}部署合约：使用 Solana CLI 部署智能合约：solana program deploy target/deploy/my_program.sob前端集成：使用 Solana Web3.js 或 Anchor 框架与智能合约交互。示例：使用 Web3.js 发送交易：const { Connection, PublicKey, transaction, SystemProgram } = require("@solana/web3.js");const connection = new Connection("https://api.mainnet-beta.solana.com");const fromPubkey = new PublicKey("FROM_PUBKEY");const toPubkey = new PublicKey("TO_PUBKEY");const transaction = new Transaction.add(SystemProgram.transfer({fromPubkey,toPubkey,lamports: 1000,}));const signature = await connection.sendTransaction(transaction);console.log("Transaction signature:", signature);来源：AI大模型一点号
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