👉 是容器的名字，用于你管理 Docker 进程RAGSAAS👉 是你在 Qdrant 里存储向量数据的集合（collection）名字是Qdrant 的官方 Docker 镜像名。Docker 镜像可以理解为一个打包好的应用程序操作系统基础环境（如 Linux）需要的软件和依赖（比如 Qdrant 数据库服务）启动这个服务所需的配置和指令你可以把它理解为：一份“做好的系统快照”，拿来就能跑，

摘要 Neo4j向量存储与Milvus/Qdrant都支持向量检索和语义搜索，但核心定位不同。Neo4j将图数据库与向量搜索结合，适合结构化知识图谱问答；Milvus/Qdrant专注于高性能向量检索，适合大规模文档搜索。Neo4j的优势在于图结构与语义搜索的融合，而Milvus/Qdrant在纯向量相似度检索方面性能更优。选择取决于应用场景：结构化信息查询用Neo4j，纯文本语义匹配用Milvu

使用大型语言模型 ( LLMs ) 构建应用程序为创建复杂的交互式系统提供了令人兴奋的机会。但随着这些应用程序变得越来越复杂，特别是那些涉及多个LLMs协同工作的应用程序，新的挑战出现了。我们如何管理这些代理之间的信息流？我们如何确保他们无缝互动并保持对手头任务的一致理解？这就是LangGraph 的用武之地。

LLaMA-Factory 训练数据默认使用 instruction、input、output 三个 key。✅ 确保 JSON 格式正确，否则模型无法正确学习。✅ 如果要自定义 key，建议修改 LLaMA-Factory 的代码（不推荐），或保持默认格式。✅ 数据结构要根据任务类型调整，比如：问答、闲聊：instruction + output翻译任务：instruction + input

AutoModelForCausalLM 代表 "自动加载一个因果语言模型"，它就是 LLaMA、Mistral、GPT-3 这类模型的载体。AutoModelForCausalLM 的作用加载预训练好的 LLM（比如 LLaMA-3-8B、Mistral-7B）根据输入文本，生成新的文本（进行对话、回答问题等）

调用外部工具（如计算器、数据库查询、API 调用等），从而增强其功能。例如，如果 LLM 需要执行数学运算，它可以调用一个计算函数，而不是自己尝试计算答案。方法是我们自定义乱写的一个方法，让模型直接调用这个方法它会不知道这个方法是什么的，因为我们并没有在工具中定义它，它会根据我们的提示工程（prompt）返回。这样，LLM 既可以聊天，又可以。方法被模型识别并正确返回结果。这就引出了下面的内容。✅

实现一个智能化的数据查询过程：输入： 用户问题（如关于 Alanis Morisette 歌曲的查询）。内部处理：利用 LLM 提取相关 SQL 表类别。根据类别映射出具体的 SQL 表名称。结合数据库的表结构和预定义的 SQL 提示模板，生成正确的 SQL 查询语句。输出： 一条 SQL 查询语句，用来从数据库中获取答案。

调用外部工具（如计算器、数据库查询、API 调用等），从而增强其功能。例如，如果 LLM 需要执行数学运算，它可以调用一个计算函数，而不是自己尝试计算答案。方法是我们自定义乱写的一个方法，让模型直接调用这个方法它会不知道这个方法是什么的，因为我们并没有在工具中定义它，它会根据我们的提示工程（prompt）返回。这样，LLM 既可以聊天，又可以。方法被模型识别并正确返回结果。这就引出了下面的内容。✅

LLaMA-Factory 训练数据默认使用 instruction、input、output 三个 key。✅ 确保 JSON 格式正确，否则模型无法正确学习。✅ 如果要自定义 key，建议修改 LLaMA-Factory 的代码（不推荐），或保持默认格式。✅ 数据结构要根据任务类型调整，比如：问答、闲聊：instruction + output翻译任务：instruction + input

介绍Promise既然有了promise 为什么还要有async await ？ 因为promise 不是完美的异步解决方案，而 async await 的写法看起来更加简单且容易理解。Promise 对象用于表示一个异步操作的最终状态（完成或失败），以及其返回的值。Promise 对象是由关键字 new 及其 构造函数 来创建的。构造函数会把一个叫“处理器函数”（executor fu...