知识图谱的构建涉及海量的异构数据来源，如何确保其中知识的准确性、完整性和可靠性成为亟待解决的问题。因此，知识图谱的质量评估和置信度计算不仅是提升知识库可信度的重要手段，也是保障知识推理与应用效果的关键。本文将深入探讨知识图谱质量评估的基本概念、关键指标、评估方法以及置信度计算的核心思路，结合实际案例和前沿技术，进一步剖析质量评估在不同应用场景下的实践，旨在为知识图谱的优化与应用提供理论支撑和实践指

在使用LangChain进行大模型应用开发的过程中，开发者最常遇到的两个接口方法是 `invoke` 与 `stream`。它们在表面上都用于调用模型或链（Chain），但在实际运行机制与适用场景上却存在显著差异。理解这两者的区别，不仅能帮助我们在项目中选择更合适的调用方式，还能优化系统性能与用户体验。本文将深入解析LangChain中`invoke`与`stream`的核心原理、使用方法与典型应

智能家居天然是鸿蒙分布式能力的“杀手级场景”。本文字重心落在一个真实项目：基于鸿蒙 6.0 实现“人靠近摄像头 → AI 自动识别 → 客厅灯光自动亮起 + 摄像头画面敏感区域自动遮挡”的完整链路，同时对比鸿蒙 5.x 与 6.0 在启动速度、内存占用、分布式发现延迟等关键指标的实测数据。本文将带你从 0 到 1 走完整个落地过程，并毫无保留地公开所有踩过的坑、调优手段和最终性能数字，希望对正在或

本文基于实际实践经验，深入探讨如何使用 LangChain 集成 Chroma 来存储向量数据。我们将从向量数据库的基础概念入手，逐步剖析 Chroma 的存储模式、LangChain 的集成优势，并通过完整代码示例进行演示。同时，扩展到高级应用和优化策略，帮助读者构建robust的生产级系统。无论您是初学者还是有经验的开发者，这篇指南都能提供实用价值。

在向量化检索的世界里，切分策略直接影响**知识块的语义完整性**与**召回精度**。如果切得太碎，语义被割裂；如果切得太粗，召回会失焦。LangChain 在这一环节提供了一个极其经典且高效的组件——`RecursiveCharacterTextSplitter`，几乎成为所有 RAG 项目的“默认入口”。本文将深入解析该组件的设计原理、关键参数、使用方法与优缺点，并结合实际案例帮助你理解为什么它

Chroma作为一个开源的向量数据库，以其简洁的API、轻量级部署和强大的检索能力脱颖而出。它不仅支持本地持久化存储，还无缝集成各种嵌入模型。本文基于Chroma的核心功能，系统介绍其向量检索机制。我们将从基础概念入手，逐步深入到高级检索方法，并结合实际代码示例和应用场景进行扩展。文章结构清晰：首先概述Chroma的架构与特性；其次剖析向量检索原理；然后详解六大检索接口；最后探讨实战应用与优化策略

在使用 Dify 平台的过程中，开发者往往会遇到一个比较典型的问题：在代码执行节点中，某些 Python 库无法导入或使用，导致脚本运行失败。这种情况虽然常见，却并非系统错误，而是源于 Dify 在架构设计与执行安全方面的有意限制。本文将从 Dify 的系统原理出发，深入分析其代码执行模块的实现机制，并剖析为何某些依赖库不能使用，帮助开发者理解背后的技术考量。同时，本文也将提供一些实践建议，指导如

随着大语言模型（LLM）的普及和企业智能化需求的增长，基于“检索增强生成（RAG）”的知识问答系统成为应用热点。这类系统的核心优势在于可以结合大模型的语言理解能力与本地知识库的精确内容，实现准确、实时、可信的问答体验。然而，很多开发者在构建过程中会忽视一个至关重要的环节——**知识库的召回测试**。召回环节决定了模型能否获取到正确的知识支撑，是影响最终问答质量的关键因素之一。本文将深入解析什么是知

Dify 作为一款开源的大模型应用开发平台，不仅提供了完善的知识库、模型调用与前后端集成能力，更引入了灵活的「工作流（Workflow）」机制。工作流让开发者可以以模块化、可视化的方式串联多个智能组件，构建复杂的AI交互逻辑。本文将围绕 Dify 的工作流系统展开，详解其核心模块、设计方法及DSL脚本的实际使用，帮助你快速掌握构建高效智能工作流的关键能力。

对于现代开发者而言，AI 辅助开发工具已从“锦上添花”演变为“必不可少”。Cursor 作为当前最受欢迎的 AI IDE 之一，凭借其强大的智能体（Agent）能力、深度代码库理解和多工具协调处理能力，正在重新定义软件开发流程。在 Cursor 中，Chat 面板的三大模式——Agent、Ask、Plan，分别对应不同层次的开发需求：从快速问答到深度理解代码，再到复杂任务的分步实现规划，每一种模式