探索检索增强生成（RAG）技术的无限可能：Vector+KG RAG、Self-RAG、多向量检索器多模态RAG集成 由于 RAG 的整体思路是首先将文本切分成不同的组块，然后存储到向量数据库中。在实际使用时，将计算用户的问题和文本块的相似度，并召回 top k 的组块，然后将 top k 的组块和问题拼接生成提示词输入到大模型中，最终得到回答。 优化点： 优化文本切分的方式，组块大小和重叠

HTML5存储管理器多合一的开发背景 网页的开发者在开发网站的时候，时长需要管理和查看当前网页中的种种数据，如Session、cookies、Local Storage、indexDB等在当前网页中的数据情况，对于Session和cookies来说虽然使用Chrome浏览器自带的开发者工具(按F12)也能查看到，但是当用户需要查询整体的网页数据时，包括Local Storage、indexDB的