本文介绍了如何利用MaxKB知识库系统提升AI解答数学题的准确性。通过将数学试题转换为Markdown格式并优化分段规则，构建知识库后测试不同检索方式（向量、全文、混合搜索）的效果。实验表明，该方法能显著提高答案准确率，并提供详细解题步骤。但同时也发现模型会回答知识库外的内容，这需要进一步优化。该方案有效解决了大模型在数学问题上的幻觉问题，为学生提供了更可靠的解题辅助。

本文介绍了如何利用MaxKB知识库系统提升AI解答数学题的准确性。通过将数学试题转换为Markdown格式并优化分段规则，构建知识库后测试不同检索方式（向量、全文、混合搜索）的效果。实验表明，该方法能显著提高答案准确率，并提供详细解题步骤。但同时也发现模型会回答知识库外的内容，这需要进一步优化。该方案有效解决了大模型在数学问题上的幻觉问题，为学生提供了更可靠的解题辅助。

1）excel 版本为20162）演示实现两个sheet匹配数据3）实例中场景是HR通过晋级名单，到员工信息表中，匹配员工基本信息4)员工基本信息（sheet1）4)晋级名单（sheet2）晋级名单中，等级、工号需要到“人员基本信息”中匹配2）选中你要填充数据单元格，然后在“晋级”sheet中，通过菜单“查找与引用” 找到vlookup公式Lookup_value 应该选中你需...

一、官方简介Apache ActiveMQ™是最流行的开源，多协议，基于Java的消息服务器。它支持行业标准协议，因此用户可以通过广泛的语言和平台获得客户选择的好处。可以使用C，C ++，Python，.Net等连接。使用无处不在的AMQP协议集成您的多平台应用程序。使用STOMP通过websockets 在Web应用程序之间交换消息官网：http://activemq.apache.org/..

一、什么是Hystrix？Hystrix从Netflix API团队于2011年开始的弹性工程工作演变而来。在分布式环境中，许多服务依赖项中的一些不可避免地会失败。Hystrix是一个库，可通过添加延迟容错和容错逻辑来帮助您控制这些分布式服务之间的交互。Hystrix通过隔离服务之间的访问点，阻止它们之间的级联故障以及提供后备选项来实现这一目标，所有这些都可以提高系统的整体弹性。Hystrix..

Google 发布了一个名为 Agent To Agent 的协议，A2A 是一个与 Agent 有关的协议，对于各路人马创建的 Agent，A2A 提供了一种统一的封装方式。这样一来，不同来源的 Agent 能够实现互相调用，从而打破彼此之间的隔阂，避免 Agent 成为孤立的“信息孤岛”，这对推动 Agent 之间的协同合作与生态发展很有价值。你可能会疑惑，已经有了MCP，再出一个A2A协议有

摘要：本文介绍了一个AI辅助求职工具的实现方案，通过Python开发环境(3.11版本)结合Deepseek-chat大模型和OpenAI SDK，实现了自动化岗位匹配功能。该工具主要包含两个核心模块：一是通过无头浏览器爬取招聘网站岗位信息，二是基于用户简历和岗位需求列表进行智能匹配。系统会先检索符合要求的岗位，然后通过预设的prompt模板将简历与岗位需求进行对比分析，最终输出最匹配的3个岗位及

Dify 是一个开源的 LLM 应用开发平台。其直观的界面结合了 AI 工作流、RAG 管道、Agent、模型管理、可观测性功能等，让你可以快速从原型到生产。

大模型 MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是由 Anthropic 公司于2024年11月推出的一种开放协议标准，旨在为大型语言模型（LLM）与外部数据源、工具及服务提供标准化的连接框架，解决数据孤岛问题并提升AI应用的实时交互能力。4）当大模型选择了合适的能力后，MCP Hosts 会调用 MCP Client 与 MCP Server 进行通信，由 MCP

知识蒸馏（Knowledge Distillation）最早由Hinton等人在2015年提出，主要用于压缩模型。本质上也是微调的一种类型。传统微调是为了让大模型获取一些私域知识，比如股票、医疗等等，这是让大模型的知识面增加了，但没有改变大模型的能力。而蒸馏不一样，蒸馏不光教知识，还要教能力。所谓授之以鱼，不如授之以渔，蒸馏就是要让被训练的模型能够学会教师模型的能力。教师模型：参数量大、性能强，但