本文深入解析PyTorch分布式训练方案DistributedDataParallel（DDP），从原理到实践全面讲解多卡/多机训练方法。首先介绍DDP的核心机制，包括数据并行、梯度同步等关键技术；然后提供单机多卡训练完整示例代码，涵盖环境配置、模型包装、数据采样等关键步骤；接着讲解多机扩展方案及性能优化技巧；最后分析常见问题解决方案。文章指出DDP凭借高效通信机制和简洁API，已成为突破算力瓶颈

本文介绍了如何利用Weaviate向量数据库构建智能体系统的上下文管理系统。通过ContextEngineering理念，将上下文管理分为采集、存储、检索和更新四个环节，借助Weaviate的语义检索和向量存储能力，为智能体提供精准的信息支撑。文章详细演示了从环境搭建、数据导入到智能体交互的全流程实现，包括Weaviate初始化、上下文数据嵌入、语义检索以及与LLM的集成方法。同时提供了避坑指南和

本文介绍了一种基于SpringBoot和LangChain4j的轻量级RAG（检索增强生成）实现方案，用于构建企业知识库问答系统。方案通过整合H2嵌入式向量数据库和通义千问API，实现文档预处理、向量检索和增强生成全流程。文章详细展示了核心组件配置、文档处理服务、RAG检索链构建及HTTP接口实现，并提供了开发到生产环境的优化建议，包括向量库升级、LLM本地部署和检索效果调优。该方案具有轻量化、易

摘要： LLMS（大语言模型）、RAG（检索增强生成）、AIAgent（人工智能代理）是生成式AI技术的三个关键层级，分别对应“基础能力—优化方案—系统形态”。LLMS是文本生成的核心引擎，RAG通过外接知识库提升准确性，AIAgent则具备自主任务执行能力。三者协同工作：LLMS提供基础语言处理，RAG补充动态知识，AIAgent整合工具与规划实现复杂目标。应用选型时，简单文本任务用LLMS，精

Spring AI 整合 MCP 与 Tavily 的核心价值在于 “让 LLM 具备实时信息获取能力”，通过 MCP 协议标准化工具调用流程，降低了外部工具集成的复杂度。本文提供的方案轻量化、易扩展，适合智能客服、资讯助手、技术查询等需要实时数据的场景。实际应用中，可根据业务需求扩展工具类型、优化 LLM 决策逻辑与搜索参数，平衡响应速度与信息准确性。随着 Spring AI 生态的持续完善，M

本文详细介绍了在MacOS系统下本地化部署Dify大模型开发平台的完整流程。首先从环境准备着手，包括系统版本检查、依赖组件安装及资源配置；其次通过Docker Compose实现容器化部署，涵盖数据库、API服务和前端应用的配置；最后提供功能验证与性能优化方案。文章特别针对M系列芯片的兼容性问题给出解决方案，并分享了服务监控脚本，帮助开发者实现稳定高效的本地部署。整个流程包含具体代码示例，为技术人

摘要：Craw4AI+LLM智能爬虫方案突破传统动态网页爬取瓶颈，通过"智能渲染+语义解析"实现高效数据采集。该方案利用Craw4AI框架自动处理JavaScript渲染和反爬机制，结合LLM模型实现自然语言数据提取，无需关注DOM结构变化。核心优势包括：1秒内完成动态页渲染、模拟真实用户行为规避反爬、30行代码快速部署。文章详细介绍了环境配置、代码实现、进阶优化及常见问题解决

本文介绍了使用VSCode远程连接服务器运行AI代码的完整流程。主要内容包括：1）本地和服务器端的准备工作，包括插件安装和基础环境配置；2）详细说明SSH远程连接服务器的操作步骤；3）提供AI代码运行与调试的实践示例，涵盖模型推理和训练场景；4）分享远程调试技巧和常见问题解决方案；5）针对大模型训练提出显存优化建议。该方法可实现"本地编写-服务器运行"的高效开发模式，解决本地设

本文介绍如何使用Java(SpringBoot)和WebSocket实现数据大屏实时更新系统。通过WebSocket全双工通信替代传统轮询方式，显著降低延迟和服务器压力。内容包括：1)核心原理与SpringBoot集成方案；2)后端实现(配置类、处理器、定时推送)；3)前端大屏页面(数字卡片+ECharts图表)；4)生产环境优化建议(心跳检测、安全验证等)；5)常见问题解决方案。该方案代码精简高

本文介绍了AI编程工具Cursor与微服务管控平台MCP的快速对接方法。通过3个关键步骤：配置连接参数、编写接口调用代码和验证结果，开发者可在15分钟内完成对接。文章提供了完整的Python代码示例，支持服务列表查询功能，并包含常见问题解决方案。这种"AI辅助+服务化"模式能显著提升开发效率，适用于微服务架构下的日常开发工作。对接后还可扩展更多MCP接口调用和AI代码生成功能。