AI、RAG、MCP、Agents 是当前人工智能领域，尤其是应用层最热门和关联最紧密的几个概念。它们之间不是相互割裂的，而是一种层层递进、相互增强的关系。我们使用AI实际上就是使用大模型（LLM），RAG是增强检索生成文本搜索，MCP是提高智能流程处理的相关工具，而最终那个执行者掌控全局的类似人一样的代理被称为智能体。

LangChain与LangGraph是大语言模型应用开发的两大技术框架。LangChain作为模块化开发框架，适用于RAG系统、单次交互应用（如知识问答），优势在于丰富的生态集成（300+工具/模型）和灵活的数据处理能力。LangGraph专注于复杂流程编排，通过状态机设计解决多步骤工作流（如电商客服、贷款审批），提供状态持久化和条件分支支持。技术选型建议：简单应用用LangChain快速开发，

Hive可以脱离传统Hadoop集群运行。核心在于替换三大组件：1）计算引擎可用Tez/Spark替代MapReduce；2）存储层可用S3/OSS等云存储替代HDFS；3）资源调度可用Kubernetes替代YARN。现代架构中，Hive更多作为SQL查询引擎，其底层可灵活搭配云存储和计算框架，实现更弹性的部署。完全脱离Hadoop是可行的，但需确保兼容的分布式存储、计算引擎和资源调度框架。

国内外开源大语言模型（LLM）的发展非常迅速，目前已经形成了一个百花齐放、各具特色的生态系统。下面我将从国外和国内两个维度，为您梳理一些具有代表性的开源大模型。

低代码/无代码（LCAP/NCDP）平台选型是一个非常重要的决策，选对了能极大提升开发效率和业务敏捷性，选错了则可能造成资源浪费和后期维护的噩梦。它们的本质是通过更高层次的抽象，将应用开发从“手工艺”模式转变为“工业化”模式，从而极大降低数字化的门槛和成本。

CSDN的老朋友，博主雷霄骅，于2016年7月17日去世，时年26岁，CSDN博客排名第52位。两届CSDN博客之星、微软MVP。中国传媒大学通信与信息系统专业在读博士。主要从事与广播电视有关的视音频技术的研究。包括视音频质量评价，视音频编解码，流媒体，媒资检索等。虽然此前没拜读过此公的文章，盖因专业领域不同也；观其一生之成就，令我等望尘莫及，来自心底的唯有敬意！Github：http

本文介绍了在PostgreSQL中安装pgVector扩展以支持矢量数据库功能的步骤。主要内容包括：1) 安装C++开发环境，需通过Visual Studio 2022安装桌面开发工具；2) 下载并编译pgVector扩展，使用Git获取最新版本后通过命令行工具完成编译安装；3) 在PostgreSQL中启用vector扩展，可通过管理工具或SQL命令实现。安装成功后，系统将支持矢量数据存储功能，

开源视频剪辑和处理工具近年来发展非常迅速，许多工具的功能已经足以媲美甚至超越一些商业软件。以下是一些顶级的开源视频编辑和处理工具，涵盖了从简单易用到专业级别的不同需求。

​Taro是一个开放式跨端跨框架解决方案，支持使用 React/Vue/Nerv 等框架来开发微信/京东/百度/支付宝/字节跳动/QQ/飞书小程序 / H5 / RN 等应用。现如今市面上端的形态多种多样，Web、React Native、微信小程序等各种端大行其道。当业务要求同时在不同的端都要求有所表现的时候，针对不同的端去编写多套代码的成本显然非常高，这时候只编写一套代码就能够适配到多端的能力

官方网站：http://ionicframework.com文章来源：http://blog.csdn.net/i348018533/article/details/47258449/ionicframework简称之为Ionic。Ionic是基于AngularJS框架开发的，所以在使用Ionic之前需要对angularjs有一定的了解。可以看我另一篇文章：http://b