本文总结了智能体(Agent)应用开发中的六大常见问题及应对策略。核心内容包括：1)根据任务复杂度、工具数量等选择单Agent或多Agent架构；2)避免过度依赖对话交互，采用GUI与自然语言混合界面；3)避免将AI强行嵌入旧系统，应重构流程；4)根据业务场景选择合适模式，避免盲目使用高级模式；5)在信息不足时延迟意图分类；6)提供清晰准确的工具定义。文章强调架构设计需遵循"分治+高内聚

大模型能回答多数一般性问题，但在垂直领中，模型知识深度、准确度有限。为了解决该问题，我们可以利用向量数据库结合大模型和私有知识，构建垂直领域的智能服务。

1 背景日常我们开发工作中，随着业务需求的变更，重构系统是很常见的事情。重构系统常见的一个场景是变更底层数据模型与存储结构。这种情况下就要对数据进行迁移，从而使业务能正常运行。常见的表变化有如下3种：增加、删除、修改字段，对单表结构修改进行分库分表变更底层存储系统。例如数据库选型变更当发生变更都要进行迁移。下面介绍3种常见的迁移思路。2 停服迁移法业务自身特点是非24小时提供服务，有暂停维护时间。

大型语言模型（LLM）在自然语言处理领域取得了显著成就，但也存在一些局限性，导致其在某些任务上表现不佳或无法完成。

对于比例型指标，双因素拆解法的核心是将指标的变化量分解为。

大型语言模型（LLM）微调是指在预训练模型的基础上，进一步使用较小且特定的数据集进行训练，以提升模型在特定任务或领域的能力和性能。微调的目的在于将通用模型转变为专业化模型。它弥合了通用预训练模型与具体应用独特需求之间的差距，确保语言模型更好地符合人类的期望。以OpenAI的GPT-3为例，这是一种设计用于广泛自然语言处理（NLP）任务的先进大型语言模型。假设某家医疗机构希望使用GPT-3帮助医生从

1.概述本文介绍几种处理Map中一个key对多个value的方法。在JDK标准Map实现中当我们尝试在一个key下插入多个value，那么后续的value会覆盖前面的value。Map<String, String> map = new HashMap<>();assertThat(map.put("key1", "value1")).isEqualTo(null);...

1 背景开发业务使用mysql数据库时，为了扩展性通常会使用列表（纵表)。如下图，在这个表中抽象出类型和值，当类型增加后，不需要改表结构，直接插入即可。表名：configtypevalue1出行1饮食1娱乐2饮食2娱乐有时候通过这类表建立配置表。初始会通过人工导入一些数据，同时要求数据必须满足某些条件，比如表中约定任意一个type都必须要有“出行”这个值。在人工操作时，有时会发生忘记导入某些数据。

1 布隆过滤器简介布隆过滤器是一种空间利用率较高的概率型数据结构，用来测试一个元素是否在集合中。但是存在一定可能，导致结果误判。即元素不在集合中，查询结果却返回元素在集合中。布隆过滤器一些的性质与哈希表不同，布隆过滤器是一个大小固定的过滤器，可以通过任意大的数字来描述集合大小添加一个元素到集合中永远不会添加失败，但误报率会随着添加元素数量的增多逐渐上升，直到集合中所有位都设置位1查询一...

问题背景demo来自第七章的第一节，属性文件的例子。我将原始文法修改后如下。grammar Demo;file : prop+;prop : ID '=' STRING;ID : [a-z]+;STRING : [a-z0-9]+;在控文法控制台中验证输入文本，产生错误。输入：abc=abc错误提示：line 1:4 missing STRING at 'abc'l...