RAG是一种通过结合用户数据来弥补大型语言模型缺陷的技术。它能在生成过程中动态地接入并利用用户数据，提供与上下文相关的定制化回答。常规流程包括数据预处理、检索、结合和模型输出答案。RAG可应用于客服知识问答、公司规章制度问答等基于特定私有知识库的场景。其发展目标是作为智能agent的一个子模块。

本文介绍了如何使用FastAPI实现SSE（服务器发送事件）的打印机式流式输出。首先，需要安装依赖库sse-starlette。然后，给出了示例代码，展示了如何创建一个能够流式输出数据的接口。同时，文章也指出了在使用gzip压缩中间件时可能会遇到的问题，并提供了相应的解决方法，即将需要SSE输出的接口单独写在子应用中并通过mount挂载。最后，提供了测试接口的链接。

作者描述了自己有两台云服务器，其中一台服务器上有许多资源和数据，另一台则空闲。为了充分利用资源，作者打算将空闲服务器上的资源转移到另一台服务器上。文章提供了使用scp命令进行数据传输的方法，并给出了相关命令示例。此外，文章还提供了两个关于scp命令的参考资料链接。整篇文章主要围绕两台云服务器之间数据转移的主题展开。

Flask-Babel 是一个 Flask 扩展，用于为 Flask 应用添加多语言支持。它通过 babel、pytz 和 speaklater 库实现 i18n 和 l10n 功能，内置时间格式化和 gettext 翻译接口。安装 Flask-Babel 后，需在 Flask 应用的配置中设置默认语言环境和时区。使用 Babel 选择器根据用户会话或接受的语言设置选择语言和时区。创建本地化翻译文件时，需先创建 Babel 配置文件并设置提取规则，然后执行相关命令生成并更新翻译文件，最后编译翻译文件以完成多语言支持的设置。