Visualized-GTest-Platform 让 Google Test 的使用变得前所未有的简单。无论你是个人开发者还是团队成员，它都能极大地提升你的测试效率。如果你也在使用 Google Test，不妨试试这个可视化平台，相信它会成为你的得力助手！

大语言模型（LLM）如ChatGPT在企业应用中展现出巨大潜力，如提升内部知识检索效率、辅助代码开发及自动化流程等。然而，企业实际部署LLM时面临诸多挑战，包括数据安全与合规、硬件选型与成本、内部数据处理、技术选型、系统集成与运维、效果验证与调优等。本系列文章旨在分享实战经验，提供选型依据，展示具体做法，并点明潜在风险，帮助企业加速LLM落地进程。下一篇将深入探讨硬件选型，分享与供应商打交道的真实

老板给了个任务：做AI代码检视系统。条件是一台A100双卡，预算基本为零，3个月出效果。当时我心想：这能干啥？那些动辄几百G显存的大模型咱们根本跑不了。结果现在回头看，这个"限制"反而成了好事。

搭建Confluence AI知识库时踩了37个坑，包括技术方案选择（Dify响应慢）、版本升级（RAGFlow准确率骤降）、模型不一致等关键问题。最险时刻是老板因"模型幻觉"差点叫停项目。最终实现2秒响应，83%准确率，40+并发用户。完整踩坑清单涵盖技术选型、部署、调优等37个问题及解决方案。更多细节可关注公众号文章。

Google开源了一个基于LangGraph的智能Agent项目，该项目展示了如何构建一个具备"生成-搜索-反思-合成"完整流程的AI研究员系统。项目采用React前端和Python后端（FastAPI+LangGraph）架构，支持Google搜索API和Gemini模型，可生成带引用的结构化答案。核心亮点是通过LangGraph低代码方式编排AI代理流程，实现了深度自定义的

Google开源了一个基于LangGraph的智能Agent项目，该项目展示了如何构建一个具备"生成-搜索-反思-合成"完整流程的AI研究员系统。项目采用React前端和Python后端（FastAPI+LangGraph）架构，支持Google搜索API和Gemini模型，可生成带引用的结构化答案。核心亮点是通过LangGraph低代码方式编排AI代理流程，实现了深度自定义的

文章探讨了在硬件就位后，如何通过选择合适的LLM服务框架来高效运行模型。重点对比了Ollama、Xinference和VLLM三个框架的特点、适用场景及运维注意事项。Ollama以其简单易用和快速上手的特点，适合本地开发和低并发场景；Xinference则以其灵活性和对多GPU资源的优化利用，适合企业级应用，尤其是需要动态量化和多模型支持的场景；VLLM则在高吞吐和长上下文处理能力上表现优异，适合

最近发现 GitHub 的图片打不开了，如下原因是域名污染，这个就不解释了，反正照着下面的解决方法搞定就行。解决方法：打开 C:\Windows\System32\drivers\etc 下的 hosts 文件在最后加入如下内容保存就可以了。# GitHub140.82.114.4 github.com140.82.114.4 gist.github.com185.199.108.153 asse

文章目录0 背景1 软件下载2 扩展包下载3. C++环境配置4. 代码跳转功能实现5 END0 背景一般如果是离线环境，例如云桌面的情况下，有些情况下，公司出于安全考虑会断网，如果习惯用VSCODE开发，想搭建环境来进行开发，可以采用本文指出的方式进行。本文以 C++开发环境为例，进行说明。1 软件下载一般默认在vscode官网下载安装包，不过出于某些原因，直接下载较慢的情况下，可以采用如下链接

Google开源了一个基于LangGraph的智能Agent项目，该项目展示了如何构建一个具备"生成-搜索-反思-合成"完整流程的AI研究员系统。项目采用React前端和Python后端（FastAPI+LangGraph）架构，支持Google搜索API和Gemini模型，可生成带引用的结构化答案。核心亮点是通过LangGraph低代码方式编排AI代理流程，实现了深度自定义的