摘要：本文提出ReAct方法，通过将大型语言模型（LLMs）的推理能力与行动能力相结合，实现更高效的任务解决。ReAct允许模型以交错方式生成推理轨迹和具体行动，其中推理指导行动决策，行动则提供外部信息反馈。实验表明，在问答（HotpotQA）、事实验证（Fever）及决策任务（ALFWorld、WebShop）中，ReAct显著优于仅推理或仅行动的基线方法，提高准确率的同时增强了可解释性。该方法

摘要：本文详细介绍了在Docker部署的Elasticsearch 8.17.0中实现细粒度API权限控制的完整方案。通过对比网络配置、nginx代理和ES原生安全功能三种方案，最终采用X-Pack Security角色权限机制，成功实现对外禁用/_cat敏感API的同时保留Grafana的完整访问权限。文章重点剖析了容器数据安全、配置挂载、APIKey认证等关键环节的5个典型踩坑点，并提供了角色

本文对比了DeepSeek-OCR与PaddleOCR两种OCR技术路径。DeepSeek-OCR作为多模态视觉语言模型，采用创新的"视觉压缩"机制，通过自适应分辨率编码和端到端统一处理，将大量视觉token压缩90%以上，显著提升长文档处理效率。而PaddleOCR采用传统"检测-识别"两阶段方案，在复杂版面还原上更具优势。测试显示，DeepSeek-OC

打开pgsql的bin目录pg_ctl restart。

如果我们直接给LLM一个非常复杂的指令，比如“创建一个可以处理用户输入并生成购物清单的程序”，这可能会让模型感到困惑，因为它需要处理很多细节，比如如何接收输入、如何存储商品、如何生成清单等。假设我们要使用大型语言模型（LLM）来完成一个复杂的任务：编写一个简单的购物清单程序，用户可以输入他们想要购买的商品，然后程序会生成一个购物清单。每个步骤都由一个简单的提示词来引导，这样LLM可以更清晰地理解每

最近在用Vue3做一个练手项目，用的Sass首先Sass最新版本用除法报错，建议我math.div()。无卵用，然后谷歌把默认版Sass删了，降级，亲测1.32.12可以用第二个坑：要把Sass放到开发环境依赖项中，所以打开配置JSON文件。移动到DevDependencies中。解决...

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本文对比了SubAgent和AutoGen两种多Agent协作框架在产品经理工作流中的应用。SubAgent采用分层委托模式，将工作流程分解为标准化子任务（市场调研→PBI生成→DevOps发布），具有职责清晰、执行高效的特点。AutoGen则适用于需要多专业协作的复杂决策（如市场调研），通过营销专家、产品经理等不同角色的Agent进行观点碰撞。实践表明，混合架构能结合两者优势：对标准化流程采用S

学习这章的原因：实际工作项目中有些实体内写了方法有些只是纯粹的属性定义。正好领域驱动设计看到了贫血和充血模型。记录一下。说实话虽然敏捷开发中大家不太关心你的功能设计背后的结构逻辑，但是本着对自己负责的态度，这部分需要。插一句：充血模型最大的困难是如何映射到数据库，这边需要看一下杨中科P165之后的教程。1、贫血模型：一个类中只有属性或者成员变量，没有方法。2、充血模型：一个类中既有属性、成员变量，