该问题是因为Jar包内的资源文件在被访问后，会被保存在装载插件的类装载器中。那么，一种合适的解决问题的办法就是，我们需要确保两次读取资源文件的类装载器不同就可以。那么当你升级Jar包插件并再次装载插件时，可能会碰到读取jar包内文件的代码处抛出“java.util.zip.ZipException: invalid distance too far back”异常的情况。在插件内部，我们可以在加载

之前写了几篇关于如何使用HuggingFists系统搭建LLM RAG应用的文章。对于使用者来说，HuggingFists现在能带来两大点帮助。一是能够以低代码的方式快速处理客户的各类存量文档，如Word、Visio、PDF等。这些文档内容多样，其中不乏需要用到OCR等相关技术才能识别和抽取的内容；二是可以帮助使用者快速搭建出LLM RAG的研究环境，可以对比研究各LLM的差异，RAG的应答效果评

从我们实验的效果看，除混元、Llama2外，其它四个大语言模型基本都能够识别出我们所要求的信息。输出格式的差异可以通过后续的处理程序对齐。信息抽取的有效性让我们充分看到了大语言模型在实体关系抽取这类作业上能力。它将为我们打通一些我们之前无法企及的应用效果的道路。

提供ftp,sftp,百度盘，阿里云文件系统，腾讯文件系统等多种文件系统连接插件及配套读写算子。数据流程以爬取的工商数据为基础，合并从百度百科，搜狐，医院，学校，党政机关，ICP，地图信息等，中间经过数据合并，去重，调用API接口识别行业，指定ID(MD5算法)等，最终入库。静态脱敏一般从已存在的数据库或数据集中获取数据，经过脱敏处理后写入新的数据库或文件，构建个简单的流程如下。配合算子平台提供的

由于真实情况下，用户提出的问题是变化的，所以我们可以在这里将问题写成变量的形式。在驱动流程运行时，HuggingFists会将变量替换为运行时指定的具体值，从而可以将不同的问题带入流程。另外，需要注意的是，问题的长短，陈述方式会对检索出的结果有一定的影响。问题列的值使用${question}变量描述，该值与算子1中的变量值一致，会一同被替换。需要特别注意的是，这里的向量类型必须为“查询向量”，在进

HuggingFace的预训练模型在多个自然语言处理任务上的出色表现，如自然语言生成、文本分类、问答系统等，再加上丰富的工具和API，因此，可以帮助研究人员更加方便地使用预训练模型进行实验和研究。众所周知，Hugging Face是一家人工智能（AI）技术公司，致力于开发和推广自然语言处理（NLP）技术，通过搭建开源的模型平台和社区，为开发者提供了许多NLP模型和工具，并能够构建和部署自己的NLP

在今年以OpenAI为代表的LLM席卷全球前，笔者尝试了很多开源技术来进行实体关系的识别，发现中文环境下，百度的Paddle所展示出的效果最好的。一种更好的办法是，在提示中给出Json格式的输出样例，以确保LLM按照指定的格式输出结果，方便后续的程序统一处理，更加简单、方便。从目前的实验结果看，使用LLM进行实体关系的识别，较之前的技术，有了很大程度的提升。但在使用LLM的这种技术时，需要注意，不

MCP协议已成为LLM调用外部工具的事实标准，但其技术尚未成熟。2025年随着LLM智能体应用兴起，MCP作为AI工具的"USB-C接口"迅速获得厂商支持，构建起丰富工具生态。文章分析了MCP架构的三个关键问题：1）Resource、Prompt和Tool三种原语设计可能冗余，建议简化为单一Tool原语；2）采用SSE通信协议导致大量HTTP API需要重构，在LLM尚不具备渐

在「低代码+AI」的浪潮中，n8n 无疑是很多人心中的自动化神器。但当数据场景变得复杂、对智能化的需求越来越深时，n8n 也逐渐暴露出「不够用」的一面。于是，HuggingFists 这个「更懂数据、更懂智能」的国产新秀登场了。它不仅解决了数据难搞、模型难训、流程难调的老大难问题，还把这一切做得更优雅、更可视化。今天就带大家一起，重新审视「低代码 AI 平台」的新可能。最近，开源自动化流程工具n8

由于HuggingFists的当前版本并未支持Kimi的算子，在验证使用前需要将算子导入HuggingFists中才能使用，可以从GitHub或者百度网盘中下载补充算子，在目录中中找到/moonshot/路径中下载。在启动流程的执行，查看下结果，发现其中有两个人的头衔title为空，对照原文，头衔信息没有描述，因此输出结果还比较令人满意。反过来，再看下基于通义大模型的输出结果，一方面有的数据抽取有