DeepSpeed 提供了一个命令行工具来启动训练任务，并允许用户在命令行中传递各种参数来配置训练过程。使用 DeepSpeed 命令行工具时，你可以传递不同的参数来指定 GPU 数量、配置文件路径、分布式训练设置等。最基本的命令格式如下：deepspeed [options] <train_script> [train_script_args]，<train_script>: 你的训练脚本，通常

Milvus 的 数据导入 功能通过 BulkWriter（LocalBulkWriter 和 RemoteBulkWriter）准备 JSON 或 Parquet 数据，并使用 bulk_import API 高效插入到集合。RemoteBulkWriter 自动上传数据到 MinIO，适合生产环境。示例代码展示了从 Schema 创建到数据导入的完整流程，支持密集向量、稀疏向量和动态字段。导入

BART是Facebook AI（FAIR）在2019年提出的一种预训练文本生成模型，它结合了BERT的双向编码能力和GPT的自回归解码能力，适用于文本修复、文本摘要、问答系统、文本生成等任务。BART是一个基于Transformer编码器-解码器（Encoder-Decoder）架构的预训练语言模型，其主要思想是：在预训练阶段，模型学习如何修复被破坏的文本（如随机删除、遮盖、打乱顺序等）。在下游

在 LangChain 中，langchain.text_splitter.CharacterTextSplitter 是一个用于将长文本分割成较小块（chunks）的工具类，属于 langchain.text_splitter 模块。它通过基于字符数的简单规则进行文本分割，适用于需要将大段文本切分为适合嵌入模型或语言模型（LLM）处理的片段的场景，例如文档预处理、向量存储索引或 RAG（检索增强

在BERT中，虽然[CLS]（或"<cls>"）看上去只是被放在输入序列最前面的一个特殊词元，但它在模型设计和训练过程中被赋予了“表示整句信息”的角色。换句话说，在BERT的自注意力机制中，每个位置（包括"[CLS]"的位置）都会与句子中所有其他词元进行交互。因此，最终在"[CLS]"位置所得到的向量，不仅包含了"[CLS]"本身的信息，也融合了整个输入句子的上下文信息。在BERT的多层自注意力机

过滤（Filtering） 是 Milvus 向量数据库中用于在搜索和查询过程中对数据进行筛选的重要机制。过滤通过对标量字段（如 INT64、VARCHAR、JSON）或向量字段（如 FLOAT_VECTOR、SPARSE_FLOAT_VECTOR）应用条件表达式，限制返回结果的范围，从而支持精确匹配、范围查询、全文检索等功能。过滤表达式通常作为 filter 或 expr 参数传递，配合索引（如

@tool 装饰器位于 langchain_core.tools.convert 模块，用于将 Python 函数或可运行对象转换为 BaseTool 对象，使其与 LangChain 的工具调用机制兼容。它通过分析函数签名和文档字符串，自动生成工具的名称、描述和参数模式，简化工具创建过程。该装饰器特别适合构建基于代理的系统、LangGraph 工作流或自定义链，允许模型调用外部功能并处理输出。

OpenCV的aruco模块专用于检测和估计ArUco标记的姿态，应用于增强现实、机器人导航等领域。该模块支持标记生成、检测、姿态估计及相机标定，提供C++和Python接口，需安装opencv-contrib-python。核心功能包括：生成标记（drawMarker）、检测标记（detectMarkers）、姿态估计（estimatePoseSingleMarkers），以及与Charuco棋

Document 类是 LangChain 框架中用于表示文档的标准化数据结构，继承自 BaseMedia 类。它设计用于存储一段文本内容（page_content）及其相关元数据（metadata），便于在 LLM 应用中进行文档管理、处理和检索。它在文档加载、文本分割、向量存储和问答系统等场景中扮演重要角色。

LangGraph Python SDK 提供异步（LangGraphClient）和同步（SyncLangGraphClient）客户端，用于管理 LangGraph API 的核心资源（助手、线程、运行、定时任务和存储），支持 Python 和 JavaScript 项目，适合开发、测试和生产部署。核心类：LangGraphClient / SyncLangGraphClient：顶级客户端，