前端加油站⛽️

摘要： React Fibber架构设计理解 前置知识 了解前端的人应该都听过：JavaScript 是单线程的，浏览器是多线程的 对于多线程浏览器来说，除了要处理JS的线程外，还需要处理包含事件系统、定时器/延时器、网络请求等各种任务线程。当然也包含了DOM的UI渲染。而JS又是可以操作DOM的。 这就意 阅读全文

摘要： 基于Naive RAG知识库需求及技术设计 代码还需几天才能完成，请耐心等待... 需求： 实现一个简易版本的面试题问答智能体，可以通过用户自行上传文件，设置自己的专属知识库，然后可以向LLM提问问题，大模型进行回答的简单智能体。 目的：为了减少LLM幻觉问题以及针对自己的简历的智能体 项目可行性分 阅读全文

摘要： 为什么需要RAG LLM的局限：时效性、知识覆盖度（针对公司业务的数据并不知晓）、幻觉问题 目前用来解决知识更新缓慢和幻觉问题的方案：RAG和微调 大模型微调（Fine-Tuning）是指在通用大模型基础上，针对超出其范围或不擅长的特定领域或任务，使用专门的数据集或方法对模型进行相应的调整和优化，以 阅读全文

摘要： 本篇博客主要介绍在使用微前端架构时最常见的污染问题及处理方法。 微前端架构 在微前端架构中，如何解决多个子应用见的样式污染与全局变量冲突 样式污染： 原因是因为在子应用中使用了相同的类名，或者直接修改了全局标签的样式 采用qiankun自带的sandbox配置开启隔离。 严格沙箱：利用shadow 阅读全文

摘要： 什么是提示词（prompt） 通俗来说，提示词就是用户发给大模型（LLM）的文字，用于引导大模型生成特定的输出结果。提示词是我们和大模型沟通的重要途径 提示工程 它是研究如何设计和优化提示词，以最大限度地发挥大模型能力，获得期望、高质量的输出。采用一种工程化的思想来编写提示词 分析需求，明确思路 在 阅读全文

摘要： 模型训练流程 机器学习（Machine Learning）：核心思想是从经验中学习 提供历史数据 创建新模型，训练历史数据 将数据输入模型，预测结果。 分类方式： 监督学习（Supervised Learning）: 指的是使用带有标签的数据进行训练； 常见任务： 回归（Regression）:预测 阅读全文

摘要： 大模型工作原理 2017年，Transformer论文诞生，2018年，GPT模型诞生。 那么，GPT究竟是什么意思？ G(generative)：代表“生成式”，意味着模型能够根据给定的起始词或句子，通过预测文字出现的先后概率生成一段文本 P(pre-train)：代表“预训练”，在大模型被用于特 阅读全文

摘要： 什么是AI Agent Agent = LLM(大脑) + Planning(规划) +Tool use (执行)+ Memory(记忆) LLM :作为核心推理机，负责理解意图、生成文本和逻辑判断 Planning：将复杂的目标拆解为可执行的步骤 Memory：记录对话历史（短期）和存储专业知识库 阅读全文

摘要： 这篇文章主要是分享一下在实际项目中如何做好前端埋点。前端埋点相关的知识点，在面试中也会经常被遇到。这篇将会从技术方案设计到最终实现给出简易版代码。 什么是埋点？为什么项目中需要埋点？ 埋点主要是用来收集用户行为的数据，在项目开发中，我们会在前端代码中插入代码或者脚本的方式实现埋点功能。 埋点的作用主 阅读全文

摘要： 这篇文章的内容主要是在实际前端项目中要如何监控生产环境中前端的BUG。 文章主要从以下几个方面：为什么需要监控、监控的是哪些方面，简易版日志上报系统设计 为什么需要监控线上bug 当用户在使用过程中，上报投诉时BUG时，我们无法得知用户是如何操作的，自己又无法复现。这种情况下，我们需要设计一套监控的 阅读全文