RAG 系统开发 01：使用 rig 调用 ollama 的模型
这是个系列文章，将介绍基于 Rust 语言生态来开发一个 RAG 系统。本文是文章的第一篇，主要介绍如何使用 rig 来调用 ollama 模型。 项目准备设置 Rust 开发环境推荐使用 RsProxy 来设置 Rust 开发环境，步骤非常的简单： 设置 Rustup 镜像， 修改配置 ~/.zshrc 或 ~/.bashrc 12export RUSTUP_DIST_SERVER=&quo
标签: rust
Rust 过程宏：实现 Builder（二）
这是 Rust 过程宏系列文章的第二篇，上一篇文章见：Rust 过程宏：实现 Builder（一） 。 05 Method Chaining回顾前面 04 Call build，我们通过单独的语句调用 build 方法来生成结构体。 1let command = builder.build().unwrap(); // 这里调用 build 生成 Command 对象 但有时候我们更想要在链式调
Rust 过程宏：实现 Builder（一）
syn 、quote 和 proc-macro2 的作者提供了一个很好的 Rust 过程宏学习教程： Rust Latam：过程宏工作坊 。本文本基于 derive(Builder) 项目，补充了完整的学习过程和代码。 学习之前本系列文章会涵盖属性宏、派生宏和类似函数的过程宏。 请注意，系列文章的内容将假设你对 struct、enum、trait、impl trait、泛型参数 和 trait 边
使用 Rust 进行高效能的后端开发：00
或许，应该先定义下 高效能（我心中的）： 健壮：程序缺陷和bug少，能够在编译时发现大多数错误。 高性能：API 服务应具备低延迟和高吞吐量的能力，以适应高并发场景。 低资源消耗：在相同吞吐量和响应速度下，占用的系统资源（CPU、内存）越低越好。 开发效率：开发效率应高于大部分语言/框架，以减少开发成本和提升业务快速响应效率。这里强调一点，我认为的开发效率聚集的真实开发的效率，不包括学
“我的”未来技术选型
技术先给出结论，后面有机会建立新团队或启动新项目时，我会优先考虑如下技术选型（这里列出对于大部分系统开发需要的主要技术）： 后端：Python + Rust WEB：Vue（TS） RPC：gRPC 数据库：PostgreSQL APP：平台原生技术，Kotlin(Android)、Swfit(iOS)、ArkTS/Cangjie(Harmony) 综合考虑了正确性、健壮性、开发效率
使用 clap 和 opendal 开发一个云存储 cli
在使用 gitlab 做 CI/CD 时，需要将构建好的制品推送到云存储中（比如 华为云 OBS、阿里云 OSS、AWS S3 等），然后在部署的时候再直接从云存储中下载。为方便使用，就使用 clap 和 opendal 开发了一个简单的云存储命令行工具，此示例支持 OBS 和 OSS，需要添加其它云存储支持也非常方便，具体可以参考 https://docs.rs/opendal/lat