logo
publist
写文章

简介

该用户还未填写简介

擅长的技术栈

可提供的服务

暂无可提供的服务

Vue3+Vite环境变量与多环境配置详解

本文介绍了在Vue3+Vite项目中配置和使用环境变量的完整方案。主要内容包括:1) 环境变量基础概念,通过import.meta.env访问变量,注意以VITE_为前缀的安全规则;2) 多环境配置方法,通过.env.[mode]文件区分开发、测试和生产环境;3) 代码中使用环境变量的示例,包括组件和Vite配置中的调用方式;4) 为TypeScript添加环境变量类型提示;5) 高级技巧如自定义

#前端
RAG入门第四课:RAG系统调优与Streamlit交互实战

文章摘要 本文介绍了如何优化本地RAG问答助手,使其从"能用"变为"好用"。重点包括:1) 调优top_k和chunk_size参数,找到检索数量与文档切分的平衡点;2) 设计双重Prompt系统,通过隐式检索和显式生成两个阶段优化回答质量;3) 使用Streamlit为RAG系统创建可视化界面,提供常见组件的用法速查表;4) 提供完整的app.py代码解析

从 0 到 1:Next.js + Vercel AI SDK 实战全攻略

本文介绍了基于Next.js和Vercel AI SDK实现AI对话应用的全流程开发。主要内容包括:1)项目初始化与核心依赖安装,包括Vercel AI SDK、OpenAI适配器和兼容协议适配器;2)实战演示DeepSeek模型接入,涵盖环境变量配置、后端路由实现(支持流式响应)和前端界面开发;3)提供完整的代码示例,展示如何构建一个包含消息展示、输入交互和状态管理的AI聊天应用。文章重点介绍了

RAG 入门第三课:给你的知识库装上大脑(基于LangChain与Qwen3.5的本地RAG系统搭建)

文章摘要: 本文详细介绍了如何构建一个基于RAG(检索增强生成)的智能问答系统。通过将PDF文档向量化存储到ChromaDB数据库,并集成Ollama(运行Qwen3.5模型)和LangChain框架,实现"提问-检索-生成"的完整流程。核心组件包括:HuggingFaceEmbeddings处理文本向量化,ChromaDB进行相似文档检索,PromptTemplate控制回答

Next.js 15 认证方案:NextAuth v4 配合 Drizzle ORM 的落地实践

本文介绍了使用Next.js 15、NextAuth v4、Drizzle ORM和PostgreSQL构建完整用户认证系统的过程。首先初始化项目并安装核心依赖,然后配置数据库Schema和连接。接着实现注册功能,包括密码加密和用户信息存储。重点讲解了NextAuth的配置,使用CredentialsProvider进行登录验证,并设置JWT会话管理。最后构建了包含登录和注册功能的页面。该系统实现

Drizzle ORM上手指南:在Next.js中优雅地操作PostgreSQL

本文介绍了如何在Next.js项目中使用Drizzle ORM连接PostgreSQL数据库。主要内容包括:1) 通过全局单例模式构建数据库连接;2) 掌握增删改查核心操作,包括插入、删除、更新和查询数据;3) 进行类型安全的关联查询;4) 使用Drizzle Kit命令行工具管理数据库结构。Drizzle ORM以其接近原生SQL的语法和类型安全特性,成为Next.js全栈开发的理想选择。

#postgresql#开发语言
RAG 入门第三课:给你的知识库装上大脑(基于LangChain与Qwen3.5的本地RAG系统搭建)

文章摘要: 本文详细介绍了如何构建一个基于RAG(检索增强生成)的智能问答系统。通过将PDF文档向量化存储到ChromaDB数据库,并集成Ollama(运行Qwen3.5模型)和LangChain框架,实现"提问-检索-生成"的完整流程。核心组件包括:HuggingFaceEmbeddings处理文本向量化,ChromaDB进行相似文档检索,PromptTemplate控制回答

RAG 入门第二课:从 PDF 深度解析到智能入库全链路

RAG系统构建全流程解析 本文详细介绍了构建RAG(检索增强生成)系统的完整流程,从文档解析到智能检索的四个关键阶段:首先使用PyMuPDF高效解析PDF文档,然后通过递归字符切分策略实现语义完整的文本分割,接着利用ChromaDB进行向量化存储,最后完成检索测试验证系统效果。文章特别强调数据处理的重要性,并澄清了LangChain、Text Splitters和ChromaDB等核心组件的功能定

从 0 到 1:Next.js + Vercel AI SDK 实战全攻略

本文介绍了基于Next.js和Vercel AI SDK实现AI对话应用的全流程开发。主要内容包括:1)项目初始化与核心依赖安装,包括Vercel AI SDK、OpenAI适配器和兼容协议适配器;2)实战演示DeepSeek模型接入,涵盖环境变量配置、后端路由实现(支持流式响应)和前端界面开发;3)提供完整的代码示例,展示如何构建一个包含消息展示、输入交互和状态管理的AI聊天应用。文章重点介绍了

Next.js + Drizzle ORM 全流程终极指南

本文介绍了使用Drizzle ORM连接代码、配置和数据库的完整工作流。主要内容包括:1)全局架构图解,说明schema.ts作为唯一真理源的作用;2)环境配置与依赖安装;3)核心配置文件drizzle.config.ts的设置;4)TypeScript路径别名配置;5)数据库模型定义与类型生成;6)类型推导与数据插入的实战示例,展示如何利用$inferInsert确保类型安全;7)完整工作流验证

    共 11 条
  • 1
  • 2
  • 请选择