本文介绍了大模型项目搭建的前期准备工作，主要包括四个步骤：1) 配置OpenAI接口，设置模型参数和温度值；2) 创建Deepseek与Kimi系列模型信息并添加到系统可用模型中；3) 导入相关模块并配置大语言模型；4) 使用Chainlit库实现前端交互界面。文章详细说明了每个步骤的关键配置，包括模型参数设置、全局配置对象管理、流式聊天引擎创建等，为后续完整的项目实战教程奠定了基础。通过这四步操

本文介绍了大模型项目搭建中的核心概念与LlamaIndex框架的应用。重点讲解了代理（自主决策的智能实体）、工作流（任务处理流水线）、上下文增强（优化模型理解）、大语言模型（LLMs）、检索增强生成（RAG）和智能体等关键技术，并通过Python代码示例演示了它们在LlamaIndex中的实现方式。文章强调理解这些概念对构建高效AI系统的重要性，特别是RAG在减少模型幻觉方面的优势，以及智能体如何

大模型是指拥有数十亿甚至数千亿参数的机器学习模型，具有参数数量巨大、学习能力强大、泛化能力强等特点。RAG（检索增强生成）是一种结合检索系统与生成式大模型的技术框架，通过"先检索，再生成"的方式，解决大模型知识过时、事实错误等问题。RAG系统由数据预处理、检索模块、生成模块等核心部分组成，能够实现更精准、更具时效性的回答。相比传统生成式大模型，RAG在知识来源、事实准确性、领域

《大模型入门与RAG技术实践指南》摘要：本文系统介绍大模型基础知识与RAG技术应用，包含三大核心内容：1. 大模型基础：解析生成式AI的爆发原因、进化机制及局限性（如幻觉问题、资源消耗等）；2. RAG技术详解：通过检索增强生成解决知识时效性问题，对比经典架构的索引/查询两阶段流程及技术挑战；3. 实践指导：提供基于LlamaIndex的Python代码示例（含API调用、向量索引构建、对话引擎开

摘要：本文对比了通义千问(Qwen)两种API对接方式的差异。官方API直连方案通过直接调用DashScope的/text-generation/generation端点并设置enable_search参数，可成功触发联网搜索功能；而使用OpenAI兼容接口(/compatible-mode/v1)时，即使传递了enable_search参数，服务端也可能忽略该参数。关键区别在于官方API能正确处

本文介绍了一个专为一人公司或小团队设计的智能管理系统AI_Company。该系统融合AI能力，帮助处理HR、财务等琐事，让创业者专注核心业务。项目采用Django+Vue3前后端分离架构，包含用户权限管理、智能HR助手等功能模块。文章详细讲解了技术栈选型、环境搭建、核心模块实现和前后端交互逻辑，包括JWT认证、RBAC权限控制、AI集成等关键技术的具体实现代码。该系统旨在通过自动化工具提升一人公司

这段代码展示了如何使用 Python 的sqlite3模块来创建数据库、创建表、插入数据、查询数据并关闭连接。下面单独将数据库中的增删改查进行讲解增删改查增（插入数据）：使用向数据库中添加新记录。# 连接数据库# 游标# 插入数据)',('小牛',18,'A')))',('小羊',19,'B')))',('小狗',20,'C'))#关闭连接插入代码使用execute方法执行了一条 SQL 插入命令

这篇博客介绍了数据库的基础操作知识。从创建数据库和表开始，讲解了如何使用SQL语句进行数据插入、更新和删除等基本操作，以及如何添加约束和索引来确保数据完整性。文章还介绍了常用的数据查询方法，包括基本查询、排序和聚合查询等功能。适合数据库初学者和开发者学习基础的数据库管理技能，掌握数据存储、访问和维护的基本方法。

由以上运⾏结果可知，当我们把⼀个变量赋予给另外⼀个变量时，其两者指向的内存地址相同。就说明a和b指向了同⼀块内存空间如果当我把a赋值给了b，然后又将a改变，a和b会有什么样的变化呢？

客户端程序import socket # 导入socket模块，用于创建和管理网络连接# 创建socket对象# socket.AF_INET表示使用IPv4地址# socket.SOCK_STREAM表示使用TCP协议# 建立与服务器的连接# connect_ex()方法用于建立连接，返回值为0表示连接成功，非0表示连接失败# '127.0.0.1'是服务器的IP地址，9099是服务器监听的端口