最近的一个小项目是做一个简单的数据仓库，需要将其他数据库的数据抽取出来，并通过而出抽取成页面需要的数据，以空间换时间的方式，让后端报表查询更快。因为在抽取的过程中，有一定的先后顺序，需要做一个任务调度器，某一优先级的会先执行，然后会进入下一个优先级的队列任务中。先定义了一个Map的集合，key是优先级，value是任务的集合，某一个优先级内的任务是并发执

使用FoxnicWeb以及FoxnicSQL进行应用开发时，都可以支持代码生成。他们的区别是，基于FoxnicSQL的快速main函数启动的应用，只需要生成Model和Service即可。基于FoxnicWeb开发Web应用时，除了生成Model和Service以外，还要生成Proxy、Controller、UI界面等。  Foxnic的代码生成是基于数据表的，所以当表结构变更，甚至只是注释的调整，我们也是建议重新生成必要的代码。在Foxnic的体系中，我们认为最初的表结构设计、ER图设计，就是这个系统设计的起点。后续的程序设计或数据结构设计都是表结构设计的延续。  Foxnic的代码生成体系希望开发者可以有一个较高的开发起点，可以基于生成的代码直接开发应用，甚至是代码生成后无需修改就可以直接使用了。另一方面，我们又不关闭二次开发的开放性，毕竟自由的修改代码才是软件系统可以按需定制的终极路径。这也是Foxnic体系没有走无代码或低代码平台的原因。

接口设计是整个系统设计中非常重要的一环，其中包括限流、权限、入参出参、切面等方面。设计一个好的接口可以帮助我们省去很多不必要的麻烦，从而提升整个系统的稳定性和可扩展性。作为接口设计经验分享的第三篇，我想分享一下如何在用户使用过程中留下操作痕迹。在实际开发中，我会采取一些手段来记录用户操作，例如使用日志记录用户行为，或者在数据库中保存用户操作记录。这些痕迹可以帮助我们快速定位和解决问题，同时也可以为后续数据分析和优化提供有价值的参考。

检索增强生成(RAG)为大型语言模型赋予访问外部知识库的能力，提升其精准性和实用性。它包含三个步骤：检索、增强和生成。RAG通过向量数据库进行语义搜索，克服了传统关键词匹配的局限性。文章以云计算促进人工智能发展为例，在大模型分发助手平台上演示了RAG的实际流程，包括知识准备、知识切割、向量化、提问、相似度计算、提示词构建和答案生成。RAG的未来在于提升精准性、个性化、可扩展性、可解释性和成本效益，最终实现更深入的知识理解和推理，更自然的人机交互以及更广泛的领域应用。