本文介绍了Tracing集成架构的完整链路，从用户请求到监控上报的全流程。架构分为四个阶段：1)工作流执行阶段通过事件监听记录执行数据；2)追踪任务异步入队阶段实现业务与监控解耦；3)定时聚合阶段每5秒批量处理100个任务；4)Celery异步上报阶段完成数据持久化和Langfuse云端上报。关键设计包括非侵入式事件监听、分布式追踪支持（external_trace_id）、全局内存队列实现快速入

本文解析了基于Celery和Redis的异步任务分发完整链路，适用于GitHub Webhook触发代码审查工作流的场景。流程分为三个阶段：1) 同步接收请求并验证入队（毫秒级），包括配额检查、队列选择和任务存储；2) Worker异步处理（秒/分钟级），通过阻塞式拉取任务、执行LLM调用等耗时操作；3) 可选的结果查询阶段。关键实现包括非阻塞设计、状态追踪机制和基于订阅等级的队列路由策略，通过F

1、系统架构流程：从用户请求入口到初始化Agent实例，再到工具调用和结果整合的全链路。2、关键技术点：请求接收与Agent初始化过程历史对话组织与工具回调机制知识库检索工具的动态加载流式工具调用支持判断3、代码级实现细节：展示了BaseAgentRunner和FunctionCallAgentRunner的核心初始化逻辑，包含关键参数说明和功能注释

本文介绍了OCR系统的两阶段架构设计及核心实现细节。系统采用检测-识别分离架构，TextDetector负责定位文本区域，TextRecognizer负责识别文本内容。核心类OCR协调整个流程，支持多GPU并行处理，包含智能排序、旋转识别等优化方法。TextDetector通过预处理、归一化和后处理实现高效文本检测。系统通过置信度过滤、阅读顺序恢复和竖排文字处理等技术创新，显著提升了OCR的准确率

ReDI论文的主要贡献可以概括为:1. 理论贡献:证明了对于复杂查询,分解仍然是有效的方法,但需要配合解释来提升检索性能2. 方法创新:设计了三阶段pipeline(分解-解释-融合),针对稀疏和稠密检索定制化解释策略3. 数据资源:构建并开源了3403条真正需要多源推理的复杂查询数据集Coin4. 实用价值:通过知识蒸馏实现了生产级部署,使用8B模型达到或超越671B模型的性能

租户隔离通过tenant_id实现数据库行级隔离，沙箱隔离采用物理隔离技术（Docker网络/文件系统），向量库隔离使用group_id实现向量Payload级过滤。

本文详细分析了Dify沙箱服务的完整处理流程和源码实现。服务启动阶段会初始化配置、安装依赖并启动HTTP服务器。路由层通过中间件实现API Key认证、请求数限制和并发控制。核心执行流程包括：代码加密、临时文件生成、沙箱环境初始化、系统调用白名单过滤、降权执行用户代码，并捕获输出结果。安全机制采用Seccomp BPF过滤器、chroot隔离和nobody用户降权，确保代码执行在严格受限的环境中。

RAG系统评估面临性能、成本与延迟的多维度挑战，传统方法存在碎片化、高成本等问题。系统级Pipeline通过标准化评估流程、自动化数据生成和组件级分析，显著提升工程效率与系统可观测性。高质量评估数据集需包含问题、标准答案和元数据，采用JSONL格式便于处理。人工标注适用于专业领域但成本高昂，而基于LLM的自动化生成（如Ragas框架）可大幅降低时间成本，通过知识图谱构建和演化式生成产生多样化问题。

文档切分在RAG系统中需平衡语义完整性与检索粒度，核心是使每个chunk既能独立表达语义又适配模型限制。主流策略包括固定长度切分（简单快速但可能截断语义）、结构切分（保留自然语义单元）和语义切分（效果最优但成本高）。优化措施包括设置合理重叠窗口（10-20%chunk_size）、结构感知切分（按标题/段落）、跨段引用处理（记录相邻chunk ID）以及相似度去重（MMR算法）。实践案例显示，结合

本文系统介绍了维基百科数据在构建RAG知识库中的全流程处理，包括数据获取、清洗与存储。主要内容包括：维基百科提供多种格式的数据转储文件（XML、SQL、JSON等），可通过wget或BitTorrent下载；使用WikiExtractor工具进行多进程并行处理，提取文本并去除标记语言；详细的数据清洗流程涵盖HTML实体解码、特殊页面过滤等步骤。文章还解析了维基百科XML文件结构和命名规范，为构建高