本文深入探讨了为RAG（检索增强生成）系统添加引文编号（citation）的多种方法，旨在提高AI回答的可信度和可追溯性。文章介绍了四种主要方法：直接Prompt、Langchain的四种官方方法、以及创新的后挂载技术。重点分析了后挂载方法的实现原理和代码示例，展示了如何在不干扰AI生成过程的情况下，为回答添加准确的引用。

探索LangChain的新索引API，了解如何高效地将数据源同步到向量存储中，避免重复内容和未更改内容的重写。通过详细的操作指南和实例演示，帮助开发者轻松实现数据的增量更新和向量存储的清理。

在拥有公网IP的环境下，通过SSH隧道设置安全的内网穿透环境可以有效降低网络攻击风险。直接开放远程访问端口易遭受持续的扫描和攻击，而使用SSH隧道封装RDP流量，则通过加密、封装和端口转发显著提高安全性。本文详细介绍了如何在Windows上安装和配置OpenSSH服务器、禁用密码认证、启用密钥认证，以及配置防火墙和SSH隧道，从而实现更安全的远程桌面连接

基于LangChain最新LCEL特性，采用Map Reduce方式进行长文本摘要

vllm低资源部署服务运行一段时间后卡死，初步确定为GPU内存较小，较长的prompt和生成导致kv cache使用率接近或者达到100%，从而卡死。

微软的WSL2在Windows平台上为开发者带来了高效的Linux开发体验。其最新预发布版本提供了“镜像”网络模式，使WSL2与Windows共享同一个局域网IP，支持代理、IPv6，以及直接的局域网连接。此文章详细介绍了如何设置和利用这些新特性，为Linux开发在Windows上带来更加流畅和高效的体验。

在WSL2中搭建Python开发环境时，许多码农选择使用Anaconda或Miniconda。但这两者尽管功能丰富，却相对庞大，容易消耗硬盘空间。为了寻求更轻量级的解决方案，本文推荐直接使用apt添加ppa:deadsnakes/ppa源来安装特定版本的Python。接着，我们介绍了poetry作为一种轻量级的依赖管理和打包工具。poetry简洁、高效，为开发者提供清晰的项目结构，并自动处理项目依赖。总体来说，轻量级工具在WSL2下为Python开发提供了高效、简便的选择。

安装wsl2，配置开发环境，设置GPU加速(NVIDIA CUDA)