今天一大早就看到了一篇文章，叫【大数据对于运维的意义】。该文章基本上是从三个层面阐述的：工程数据，譬如工单数量，SLA可用性，基础资源，故障率，报警统计业务数据，譬如业务DashBoard,Trace调用链，业务拓扑切换，业务指标，业务基准数据，业务日志挖掘数据可视化当然，这篇文章谈的是运维都有哪些数据，哪些指标，以及数据呈现。并没有谈及如何和...

如果以大模型为Kernel, 形成一个新的操作系统，那么：1. byzer-llm 是这个大模型操作系统的编程接口，有点类似Linux操作系统的C ABI。2. byzer-retrieval 也被集成进 byzer- llm 接口里，算是大模型操作系统的文件系统，应用可以通过python API 使用这个文件系统。3. byzer-agent 算是应用开发框架，并且支持分布式，跨多机。3. a.

运维同学很多工作其实就是在命令行里操作服务器，尽管目前有很多可视化的工具，但是命令行(ssh 登录)依然不可或缺，甚至依然还占据着主要工作。这意味着运维同学需要掌握大量和服务器操作系统以及shell相关的知识，记住大量的命令。现在，我们希望，通过自然语言，配置和操作我们的服务器，并且最好还是以 terminal的方式支持。auto-coder.chat 是一个基于命令行AI辅助编程工具（也支持 W

大家都在积极的开发基于大模型的应用， 尽管大模型在前端，传统web，APP ，小程序等开发上展现了其高超的能力，但是如果我们是在开发基于大模型的应用的时候，我们还都使用基于传统，一点都不智能的方式（比如使用workflow 亦或者基于langchain/llama_index各种库在手写代码），这里，如何根据功能需求手写Prompt，以及prompt的工程化以及管理，同时涉及到底层向量数据存储等的

背景auto-coder 系列是全球第一款以 Deepseek 系列模型为核心AI 辅助编程工具，全球第一款内置 Deepseek R1 + V3 组合的AI辅助编程工具来了。它的第一个版本是分布式的，pro 版本，对普通 toC 用户并不友好，于是我们推出了 lite 版本：auto-coder.chat Lite 版本来啦 但实际上 lite 对很多用户来，他们都有定制的需求，而lite...

运维同学很多工作其实就是在命令行里操作服务器，尽管目前有很多可视化的工具，但是命令行(ssh 登录)依然不可或缺，甚至依然还占据着主要工作。这意味着运维同学需要掌握大量和服务器操作系统以及shell相关的知识，记住大量的命令。现在，我们希望，通过自然语言，配置和操作我们的服务器，并且最好还是以 terminal的方式支持。auto-coder.chat 是一个基于命令行AI辅助编程工具（也支持 W

背景我现在有两类内容，一个是大量的 auto-coder 示例配置，每次我用的时候都需要去找示例，然后复制黏贴。第二类是各种启动模型的脚本：需要关闭或者开启一个模型，都需要查找然后复制黏贴，比较麻烦。这个时候，我就在想如何把这些内容构建成知识库，让问答小助手帮到自己，甚至小助手还可以直接帮我执行一些脚本。于是有了 AutoCoder 的文档功能。安装conda create --name auto

说到 duckdb/byzer storage , 其中 byzer storage 是我们自研的全文检索+向量融合存储和召回引擎，效果也很好，而且我们的用法也是反直觉的，比如我们基于duckdb/byzer storage 做召回，就没有所谓相似度阈值的设计，我们从 duckdb/byzer storage 做召回的时候，是按token数来做阈值的，比如你可以控制输出100万token,那么他就

安装启动管理界面安装依赖：Bashpip install -U williamtoolbox创建一个工作目录,并进入该目录：Bashmkdir william-toolbox && cd william-toolbox启动后端：Bashwilliam.toolbox.back...

这里有个误区，大家看到 SQL + 大模型首先想到就是 nlp2sql，这是两件事，nlp2sql 是调用大模型将用户的问题转化为 SQL 查询， 而今天我们提到的 SQL + 大模型 指的是通过 SQL 调用大模型完成实际的业务数据处理，或者利用 SQL 完成大模型的训练，微调。用户使用大模型就和使用数据一样。为什么把大模型数据库化是最好的选择SQL 相比 Python 有其巨大的价值，首先是.