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(扩展已成功卸载),但侧边栏图标依然存在。这是因为 VS Code 的界面刷新有时会有滞后,或者扩展的进程仍在后台运行。如果重载窗口后图标还在,可能是由于 VS Code 的缓存没刷新。VS Code 在卸载插件后,通常需要重启界面来清除内存中的图标和残留进程。界面刷新后,侧边栏的图标应该就会消失了。:对于 Cline,它的 ID 通常是。如果你没打开 VS Code,也可以去。你可以直接复制你想
定义:不是简单直接让AI一步到位(直上直下),而是将大任务拆解。Agentic Workflow(智能体工作流):包含“思考-研究-输出-修改”的循环迭代(Circular iterative process)过程。最终形态:完全独立弄清楚步骤、挑选工具的 Truly autonomous AI agent(真正自主的智能体)。
本文分析了三种主流向量数据库的特点与适用场景。向量数据库专为高维向量数据设计,支持高效存储、索引和相似度检索。Chroma定位轻量级Python优先,适合原型开发和教学;Weaviate强调混合搜索功能,适用于高质量语义检索;Qdrant以性能优先,适合高并发生产环境。选型建议:快速原型选Chroma,复杂搜索选Weaviate,高性能需求选Qdrant。不同场景下各系统在搜索范式、并发能力和运维
GEO(地理位置)、Bitmap(位图)、HyperLogLog(基数统计)、Bloom Filter(布隆过滤器)、Stream(消息队列)。:Redis 共有 16384 个哈希槽,将槽位分配给不同节点,根据数据的 Key 路由到对应的槽位,既能存海量数据又能承载更高并发。:面对极端高并发,搭建“本地缓存 -> Redis 分布式缓存 -> 数据库”的层层过滤机制,大幅减轻底层压力。发现缓存失
OpenFeign是SpringCloud中的声明式HTTP客户端工具,用于简化微服务间调用。相比RestTemplate需要手动拼接URL的方式,OpenFeign只需定义一个Java接口(通过@FeignClient注解指定目标服务),就能像调用本地方法一样发起远程调用。在订单-库存示例中,订单服务通过Feign接口直接调用库存服务的扣减接口,底层由OpenFeign自动完成HTTP请求,结合
摘要: SpringCloud Gateway作为微服务系统的统一入口,负责接收外部请求并转发至具体服务(如order、stock),简化前端调用复杂度。其核心功能包括路由匹配、负载均衡(结合Nacos)、权限校验等。配置示例中,通过Path断言将请求路由到对应服务(如lb://order-service)。与OpenFeign不同,Gateway处理外部请求,而OpenFeign用于服务间内部调
运行了activate后,最前面有(.venv)的标识,意思是激活成功,接下来的操作都在该虚拟环境中运行。②新建一个终端,注意不是默认的powershell,①打开vscode,进入你的工作文件夹。
摘要:LangChain是一个开源框架,旨在简化基于大型语言模型(LLM)的应用程序开发。其核心组件包括模型交互接口、数据连接、处理链、记忆存储、代理工具和回调机制,支持Python和JavaScript。最新v0.3版本改进了架构设计,增强了可观察性和流式处理能力,提供700+技术集成。LangChain生态系统包含核心库、CLI工具、部署服务和开发者平台,支持从开发到部署的全流程。该框架特别适
摘要:RAGAS是针对RAG系统的评估框架,通过LLM-as-a-Judge方法将评估拆解为生成质量(Faithfulness和AnswerRelevance)和检索质量(ContextRelevance/Precision和ContextRecall)两大维度。其创新点包括:1)无需标准答案的评估设计;2)逆向工程计算回答相关性;3)支持冷启动阶段的测试集自动生成。落地时需注意API成本控制、评
本文介绍了离线数据摄取Pipeline的五个核心阶段:1)解析阶段将原始文档转为结构化Markdown并提取元数据;2)切分阶段采用递归字符分割保留语义连贯性;3)增强处理通过LLM重写和图片摘要提升文本块独立性;4)向量化阶段采用稠密向量和稀疏向量的混合检索策略;5)存储阶段使用幂等写入确保数据一致性。整个流程旨在将非结构化文档转化为适合大模型理解的高质量向量数据,重点解决了语义保留、上下文连贯







