最近研究U8-13.0报表开发，看了字段，做个记录。可以请教DeepSeek。

为特定用例设计代理时，需要确保语言模型已建立基础并使用与用户所需内容相关的事实信息。虽然语言模型针对大量数据进行了训练，但它们可能无权访问你想要向用户提供的知识。若要确保代理基于特定数据提供准确且特定于域的响应，可使用检索增强生成 (RAG)。RAGRAG 是一种可用于建立语言模型基础的技术。换句话说，它是检索与用户的初始提示相关的信息的过程。通过从指定数据源检索上下文，确保语言模型在响应时使用相

RT，docker下载时报错，如下方法解决。

在安装某些库 或者 编译系统时，经常会遇到类似如下报错The headers or library files could not be found for jpeg,a required dependency when compiling Pillow from source.Failed to build pillowInstalling collected packages: pillow,

docker build时提示Get https://registry-1.docker.io/v2/: read tcp 10.221.20.132:34948->3.229.227.53:443: read: connection reset by peer

应用发布为Docker后，后续往往还会添加或修改功能。有时候会遇到python或系统源造成docker无法编译成功，影响或耽误事。但只要docker镜像没有被删除，并且能够启动，就可以直接修改docker容器中代码来实施修改。方法如下：首先，启动该镜像为docker容器，记录其名称或ID，假设为：4df4d4dff85b。那么在本地修改完原始的docker应用代码文件（假设为：app.py）后，可

然后可以通过 docker pull 该链接 来测试是否成功。docker编译时报错，除标题外，还报如下信息。在其中添加如下代码即可。

深度学习是基于人工神经网络。

2.默认报错 找不到 openclaw-gateway.services，需要 openclaw gateway启动网关。3.初次打开URL，页面提示unauthorized: gateway token missing，则需要。1.应用需要node版本>=22，系统默认的node版本可能为20，不够，需要下载nvm。系统环境：Raspberry Pi， Debian。安装方式：npm -i g

如果仅仅用来预测，可以使用如下函数。桌面端的预测程序from azure.cognitiveservices.vision.customvision.training import CustomVisionTrainingClientfrom azure.cognitiveservices.vision.customvision.prediction import CustomVisionPred