langchain_community 可能是一个较旧的库，或者它的版本与 OpenAI 的最新 API 不兼容。OpenAI 的 API 可能会更新，而 langchain_community 没有及时跟进适配，导致无法正确调用 OpenAI 的推理模型。因为我在实际使用的时候就发现，community.chatmodel调用的chatopenai只能使用gpt-4o，而o1、o3-mini就不

在之前的faiss学习的例子中，就是使用的这种对象列表。每一个document都有数据内容和相应的元信息，元信息可以用来存储一些标识符、属性、限制这类，以方便进行条件查询。保证每个简历块都有名字，防止简历块分割之后，因为没有名字，六神无主了。所以，不仅需要有该数据的接口，也要有转换为该接口的方法，两者都需要。对象的列表（List of Documents），是 LangChain 中的一种数据结构

Mathpix Markdown 是一种扩展了标准 Markdown 的语法，主要用于科学和技术文档的编写，特别是在需要插入数学公式、化学方程式和复杂表格时。Mathpix Markdown 保留了标准 Markdown 的基本语法，并在此基础上增加了对科学文档编写的支持，使其在处理复杂的数学和科学内容时更加高效和方便。大模型出现后，很有用的功能就是文本转换，不需要再像之前一样写一堆正则表达式之类

具体来说，这段代码的作用是允许一个对象与另一个对象（或可调用对象）通过 | 操作符连接，并返回一个新的 RunnableSequence 对象。Union 是 Python 类型注解中的一个工具，表示“或”的关系。在 LangChain 的实际源码中，管道操作符的实现位于 langchain/schema/runnable.py 文件中。方法，它是 Python 中的特殊方法（也称为魔术方法或双下

解析了800份PDF，在使用ollama转向量数据库时，总是会中间断开。解决思路是划分了7个batch，每个batch有100份，在将batch转向量数据库，这时就很少断开了。正好faiss提供了一个方法，merge_from，能够实现两个向量数据库实例的合并。这样将每个转换的向量数据库合成在一起。

这本书的价值不仅在于DevOps技术实践，更在于对组织文化和思维模式的颠覆——正如Erik所言："IT工作的目标不是更努力，而是更聪明。）是Gene Kim、Kevin Behr和George Spafford合著的一部小说，通过虚构的故事生动展现了IT运维中的核心挑战和DevOps文化的变革力量。：小说中濒临失败的IT项目代号，象征传统IT管理方式（冗长流程、部门壁垒）的困境。例如：代码扫描（S

多头注意力的核心思想是“分而治之”分：通过多组投影并行学习多样化的注意力模式。合：拼接并融合所有头的输出，得到更全面的表示。这种设计让 Transformer 能够同时处理复杂依赖关系（如长距离依赖、多类型关系），成为现代 NLP 的基石。

开源仓库：TingsongYu/PyTorch-Tutorial-2nd: 《Pytorch实用教程》（第二版）无论是零基础入门，还是CV、NLP、LLM项目应用，或是进阶工程化部署落地，在这里都有。相信在本书的帮助下，读者将能够轻松掌握 PyTorch 的使用，成为一名优秀的深度学习工程师。在线阅读：简介 · PyTorch实用教程（第二版） (tingsongyu.github.io)

向量检索服务是一种用于处理高维数据的搜索技术，广泛应用于推荐系统、图像检索、自然语言处理和语音识别等领域。它通过将文本、图像或音频等非结构化数据转化为向量形式，并在高维空间中进行匹配，帮助用户快速找到相关内容或答案。

大部分场景相似度检索的效果更好，其中xiaobu效果最优。部分场景更适合用关键词检索，3年以上工作经验，但是也会漏了类似2012-2015这样的时间信息。因此后续的检索效果提升准备用混合检索，80%的大模型+20%关键词检索。：其中相似度最高的前两个检索结果能否符合问题要求。：嵌入结果是否提供了足够的信息来回答查询。我的评价标准：(0-10分进行手动打分)：嵌入结果是否涵盖了不同的信息维度。：嵌入