本文介绍了一种电商客服系统中的防幻觉技术方案，旨在解决大模型可能产生的商品信息、价格、优惠等错误。通过四层防护流程（RAG候选召回、SQL复核、确定性计算和答案校验），结合EvidenceLedger证据账本记录可信数据，确保回答仅基于验证过的事实。核心方法包括：RAG只提供候选商品ID，SQLite验证商品与促销信息，Decimal精确计算价格，以及最终回答校验。文章详细分析了常见幻觉类型、技术

Dify 是一款开源的 LLM 应用开发平台，它可以帮助开发者快速构建和运营基于大语言模型的 AI 应用、工作流和知识库。对于开发者而言，在本地环境中部署一套 Dify，可以更方便地进行功能测试、方案验证和二次开发，无需依赖云服务，同时也能更好地保护数据隐私。本文旨在记录在 Windows 11 系统上，利用 Docker Desktop 的 WSL 2 后端，通过 Docker Compose

类是描述具有相同属性和方法的对象集合。简单来说，类是创建对象的模板或蓝图。· Python内置的list、dict等都属于类· 具体实例如a = [1, 2, 3]是由类生成的对象对象类型可调用方法父类创建的对象仅父类方法子类创建的对象父类方法 + 子类方法（同名方法优先调用子类实现）

文件是存储在磁盘上的数据集合，通过文件名进行标识。Python程序需要先建立与磁盘文件的通道，才能读取或写入数据。

2026年Python新手必学自动化办公指南 这篇文章为Python零基础用户提供了3个实用的自动化办公项目，帮助解决重复性工作问题。特别适合：被重复性办公工作困扰的职场人士、想提升效率的零基础用户。

本文是一篇Python零基础入门教程，从环境搭建到实战，包含50+代码示例。主要内容包括：1. Python介绍与优势分析；2. Python 3.11.7和PyCharm的安装配置；3. 基础语法（输出、变量、数据类型、输入处理）；4. 程序控制语句（条件判断、循环、异常处理）；5. 综合实战项目"超市收银系统"开发，实现多顾客服务、折扣计算和异常处理功能。教程还提供了3个课

本文基于dlib的68点人脸关键点检测，实现了从离散点到连续轮廓的视觉转换。通过两种绘制方法：1）连续点连线绘制脸颊、眉毛等开放轮廓；2）凸包算法勾勒眼睛、嘴唇等闭合区域。代码支持静态图片处理和摄像头实时检测，将关键点连接为直观的面部网格结构。核心算法包括dlib的ERT关键点定位和OpenCV的凸包计算，通过函数化封装实现了工程化应用，可便捷迁移至人脸分析相关项目。

本文介绍了一种电商客服系统中的防幻觉技术方案，旨在解决大模型可能产生的商品信息、价格、优惠等错误。通过四层防护流程（RAG候选召回、SQL复核、确定性计算和答案校验），结合EvidenceLedger证据账本记录可信数据，确保回答仅基于验证过的事实。核心方法包括：RAG只提供候选商品ID，SQLite验证商品与促销信息，Decimal精确计算价格，以及最终回答校验。文章详细分析了常见幻觉类型、技术

本文介绍了一种基于混合RAG（检索增强生成）的电商商品查询方法，结合语义检索与关键词匹配，提升自然语言需求的响应能力。传统SQL查询依赖精确关键词匹配，难以理解用户模糊需求。该方法通过text-embedding-v3生成向量索引，融合余弦相似度（65%）和中文关键词匹配（35%）进行混合评分，返回Top-K候选商品。RAG结果需通过SQLite验证价格和库存等动态信息，确保最终回答的准确性。项目

本文介绍了基于Qwen Function Calling能力重构电商客服Agent工具调用层的方法。相比旧版正则解析文本格式的Action，新版通过结构化JSON Schema定义工具参数，利用message.tool_calls读取工具请求，提高了调用可靠性。文章重点分析了Function Calling协议、工具Schema设计、项目目录结构、百炼客户端初始化，以及新版将候选检索与事实验证分离