1、将skywalking8.9.1的进程kill -9 。2、将skywalking9.1的代码拷贝到服务器，修改application.yml和webapp.yml，修改方法与skywalking8.9.1,参照我以前写的文章：https://blog.csdn.net/puzi0315/article/details/1232439903、根据官方的介绍，说是要删除几个表，https...

public static IList<T> DataTableToIList<T>(DataTable dt){if (dt == null)return null;DataTable p_Data = dt;// 返回值初始化IList<T> result = new List<T>();.

也就是说，Jenkinsfile文件必须git仓库里，我们一般将Jenkinsfile文件放在源码一起同的git仓库，习惯我们放在git仓库的一级目录。1、创建流水线，点击“代码仓库”---"git",我们在内网搭建的gitlab私有仓库，所以这里选择"git",填写git地址和凭证，点击对钩，“下一步”。2、设置Jenkinsfile路径和查看WebHook地址，如下图记住这里的WebHook地

刚开始做的时候，根据网上提供的几篇文章去测试，都发现一个问题，当开发者提交合并代码的请求时，管理员还没同意merge，gitlab webhook 就去通知jenkins 执行构建任务，管理员同意merge 后，jenkins 却没有收到任务构建任务。后来发现合并请求审批者同意合并时发起的是push请求，总以为是merge请求。

将 Hugging Face（HF）模型转换为 GGUF（Guanaco General Universal Format）格式，通常需要借助llama.cpp工具。

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本文介绍了如何使用LlamaIndex开发多智能体系统。主要内容包括：1）安装配置LLM环境；2）定义工具函数并将其包装为智能体可调用的工具；3）创建专业智能体基类，封装特定领域功能；4）构建多智能体管理系统，包含协调器代理和多个专业代理（如数学、天气、搜索等）；5）通过示例演示系统如何根据查询类型自动选择并调用合适的专业代理处理请求。该系统通过协调器智能路由，实现了复杂任务的有效分解和专业化处理

对大模型进行增量微调，样本数据是非常重要的环境，样本数据的来源有几种：1、网上公开的数据集,比如 hugging face平台的datasets。2、在企业中，一般都是需求方（甲方）提供数据集。

使用LlamaIndex微调Cross-Encoder类型的Rerank模型来提升RAG系统的检索精度。Rerank模型作为"精排"组件，通过联合编码查询-文档对，能比Bi-Encoder模型带来10-30%的准确率提升。文章详细对比了两种模型的差异，并阐述了微调的必要性：通过领域适配可显著提升垂直场景下的表现。数据准备部分提供了三种样本收集策略和规模建议，推荐保持1:1到1:

LangChain已成为大模型应用开发的核心工具，其价值在于将大模型从"聊天黑箱"转变为可执行任务的智能系统。作为大模型的"操作系统"，它支持多模型接入、模块化开发流程(LCEL)和智能体(Agent)功能，并能通过LangSmith实现可视化监控。典型应用场景包括知识问答、智能体开发和结构化输出等，但需注意其并非适用于所有项目——简单任务可直接调用SDK，