XSun Novel Factory是一个基于AI技术的智能小说创作平台，采用微服务架构，整合LangGraph、GraphRAG和Milvus等技术实现自动化创作流程。平台包含三大核心服务：Java主应用负责工作流编排和AI代理协调；Neo4j知识图谱服务管理实体关系；Milvus向量存储服务处理语义检索。系统提供完整的小说创作流程，包括大纲生成、章节写作、一致性检查和质量审查等功能，通过知识图

day37 :LangGraph（流程化控制）

day24 实现 RAG Pipeline（Embedding + Retrieval + Generation）

day23: Chroma 基础与索引

day11：理解Few-shot / Chain-of-Thought 提示技巧

检索增强生成(RAG)技术演化路径分析 摘要： RAG技术通过结合检索与生成克服了纯LLM的知识局限性。其发展经历了三个阶段：1)朴素RAG采用基础的"索引-检索-生成"流程，但存在噪声干扰和召回率低等问题；2)高级RAG在各环节引入优化技术，如查询重写、混合检索和重排序，显著提升性能；3)模块化RAG采用组件化架构，支持灵活编排和扩展，能处理多源异构数据融合等复杂场景。模块化

AI智能体（AI Agent）是一种能够自主理解环境、制定计划、做出决策并采取行动来实现特定目标的AI系统。与传统的响应型AI（如问答系统）不同，智能体具有主动性和自主性，能够根据目标和环境状态持续调整自身行为，直到完成任务或达成目标。核心价值：AI智能体代表了AI从"被动回答问题"到"主动解决问题"的范式转变，通过赋予AI系统规划能力、记忆机制和工具使用能力，使其能够处理复杂、多步骤的任务，并在

摘要：检索增强生成（RAG）技术通过结合信息检索和大型语言模型（LLM），使AI能够引用外部知识生成更准确、时效性更强的回答。RAG的核心流程包括索引、检索和生成三个阶段。

day12 目标：封装 LLMClient 类，统一调用接口

day22 了解向量数据库原理（相似度检索）