提示链模式（Prompt Chaining），又称流水线模式（Pipeline），是将复杂任务分解为多个简单子任务，每个子任务对应一次 LLM 调用，前一步的输出作为下一步的输入，依次串联执行。—— 每步只做一件事，上一步的输出即下一步的输入。

高级推理技术的共同目标，是把一次性生成升级为可分解、可搜索、可验证、可恢复的求解过程。不同方法改变的是候选路径、外部反馈和计算预算的组织方式。可靠的智能体不以“思考得很长”为目标，而以任务成功、证据充分和成本可控为目标。工程上应从简单基线出发，只在必要时增加搜索、反思、多智能体和工具调用，并用状态机、动态预算、验证器和权限边界控制复杂度。

模型上下文协议（MCP）是连接大语言模型与外部系统的开放标准。它采用客户端-服务器架构，让 LLM 能通过标准化工具访问资源、利用 Prompt、执行操作。MCP 支持数据库访问、生成式媒体编排、物联网控制和金融自动化等场景。文中通过文件系统服务器和 FastMCP 服务器的智能体集成示例，展示了 MCP 与 ADK 的实际应用。MCP 是打造具备交互能力的智能体系统不可或缺的核心组件。

pyodbc是Python访问ODBC数据库的一个开源模块，它提供了对多种数据库（包括.mdb文件）的访问方法。通过pyodbc，我们可以使用Python连接并查询.mdb数据库。本文介绍了如何使用Python来操作.mdb格式的数据库文件。我们首先安装了pyodbc模块，并建立了到.mdb文件的连接。然后，我们学习了如何执行SQL查询、插入、更新和删除数据。最后，我们了解了如何关闭连接以释放资源

消息传递（Message Passing）是图神经网络（GNN）的核心思想，它的主要目标是基于图结构更新每个节点的特征表示。简单来说，消息传递包括以下两步：每个节点从其邻居节点（通过图的边连接）接收信息（即“消息”），这些信息通常是邻居节点的特征或状态。通过某种规则（例如求和、平均、最大值等）将这些邻居的消息聚合成一个整体表示。将聚合后的邻居信息与当前节点自身的特征结合起来（例如加权求和、非线性变

*RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）**是一种将"信息检索 + 大模型生成"结合的技术框架。核心思想：让大模型在回答问题前，先从外部知识库中"查资料"，再基于这些资料生成答案。

最近在安装ubuntu+Windows双系统后，电脑连接蓝牙出现了问题，每次切换系统之后都要把原来储存的蓝牙信息删除才能再次连接。这是因为蓝牙设备的配对信息存储在操作系统中。当从一个系统（如 Windows）切换到另一个系统（ Ubuntu）时，设备识别到配对信息不一致，导致连接失败。想要解决这个问题有两种方法，一种是在ubuntu系统中把蓝牙设备的信息改成和Windows中的一样，第二种是在Wi

本文从Cora的例子来展示PYG如何加载图数据集。Cora 是一个小型的有标注的图数据集，包含以下内容：数据主要描述了论文之间的引用关系以及每篇论文的主题。可用于进行训练节点分类问题（即判断每篇论文属于哪个类别）PYG库提供了自动加载数据集的方法：对于类来说： 是一个包含 单个对象（图） 的数据集对象。由于类的数据集中只有一个图，因此：下载数据：解压文件：解析数据：数据存储：原始文件（以为前缀）是

消息传递（Message Passing）是图神经网络（GNN）的核心思想，它的主要目标是基于图结构更新每个节点的特征表示。简单来说，消息传递包括以下两步：每个节点从其邻居节点（通过图的边连接）接收信息（即“消息”），这些信息通常是邻居节点的特征或状态。通过某种规则（例如求和、平均、最大值等）将这些邻居的消息聚合成一个整体表示。将聚合后的邻居信息与当前节点自身的特征结合起来（例如加权求和、非线性变

本文介绍了在华为开发者空间快速部署Ollama模型框架并运行deepseek-r1模型的方法。主要内容包括：华为开发者空间简介、Ollama安装步骤、deepseek模型配置与参数选择、网络绑定和内网穿透实现远程访问，以及使用OpenAI SDK进行API调用的示例。文章提供了详细的操作指南和参数对照表，帮助开发者在华为云上快速搭建本地大模型推理环境，适用于AI模型开发、测试和集成应用场景。