APOC是neo4j经常使用的功能扩展包，langchain等LLM工具连接neo4j依赖apoc。这里尝试为docker 版本的neo4j安装apoc。

qwen3采用decoder-only transformer架构，模型核心由多个相同解码器层叠而成。这里通过网络资料，介绍qwen3模块和分析解码器，并尝试解释其背后的设计逻辑。

假设目前已经位于项目dify docker配置目录，包含.env文件。比如以下示例中的dify，很多核心配置在.env中。以下是dify docker常用的操作指令。

使用openai接口访问其他大模型，需要大模型厂商提供openai兼容接口，往往面临不可用问题。OneAPI是LLM OpenAI接口的管理、分发系统，通过标准的OpenAI API访问所有的大模型。这里基于docker部署OneAPI和Ollama，然后尝试在OneAPI配置ollama模型，并运行测试程序。

微调（Fine-Tuning）与检索增强生成（RAG）间的选择需匹配项目需求。RAG与LLM微调间的决策函数应综合考量：可用计算资源、领域适配需求、实时知识获取必要性及特定业务场景定制化层级等四维要素。微调过程需消耗大量算力，且依赖海量高质量数据集支撑。检索增强生成（RAG）将语言模型与检索系统结合，在推理过程中能调用适配的外部数据。该方法在需要持续更新或即时信息的任务中（如基于最新新闻源的问答系

探索SearxNG Search API：在LangChain中完美集成的指南。高效使用SearxNG Search API：实用指南与示例。1 安装langchain_community。假设SearXNG已经安装，具体过程参考。暂时没有结果，不确定问题原因。SearxNG 搜索。

的兼容端点，用户可以用OpenAI SDK访问本地Ollama模型，这里示例整个访问过程。Ollama目前内置了OpenAI。假设Ollama已安装，过程参考。OpenAI 兼容性。

docker版本的dify，对应配置出现在.env中，路径为dify/docker/.env，详情参考如下文档。vim 打开.env文件，找到TOP_K_MAX_VALUE，将TOP_K_MAX_VALUE改为50，示例如下。比如topk，topk默认最大10，对语义模糊的检索，目标文档可能没进前10，出现在10-30区间。然后docker composer 重启容器，假设目前已经在dify/do

在App Store更新macOS和XCoder，依据XCoder版本号安装command line tools。大部分情况git clone会失败，所以直接下载vllm的release版本，这里下载0.92，链接如下。参考vllm官网文档，vllm对apple m1平台mac os, xcoder, clang有如下要求。需注意的是以上操作要在mac自带终端下完成，在iterm下会遇到编译问题。

gemma3和qwen3是当前最新最优秀的开源大模型，gemma3提供了1B、4B、12B、27B多个版本，其27B量化版支持在一个GPU部署，支持140多种语言。qwen3提供了4B, 8B, 14B, 30B MoE, 32B, 235B MoE等，32B版本支持单GPU部署，支持100多种语言。