你是否在使用 Mermaid.js 绘制流程图时，仅仅因为节点文本里加了一个空格或括号，整个图就渲染失败了？别担心，这几乎是每个 Mermaid 新手都会踩的坑。本文将从 Mermaid 的解析机制出发，为你彻底讲透如何正确处理节点中的空格、括号及各种特殊字符，并提供“ID 与文本分离”的最佳实践，让你的 Mermaid 代码既健壮又易于维护。基础原则：节点文本含空格或特殊字符时，必须用双引号""

智能体是一种能够感知环境、自主决策并执行任务的软件或系统，通常基于人工智能技术（如大模型）。它通过与用户、数据或外部系统的交互，完成特定目标。感知：理解用户指令、数据输入或环境信息。推理：基于大模型的知识和逻辑进行分析和决策。行动：执行任务，如生成内容、调用API或自动化工作流。智能体的典型应用包括聊天机器人、自动化助手和企业级任务处理系统。Coze：字节跳动推出的智能体开发平台，基于大模型，支持

智能体是一种能够感知环境、自主决策并执行任务的软件或系统，通常基于人工智能技术（如大模型）。它通过与用户、数据或外部系统的交互，完成特定目标。感知：理解用户指令、数据输入或环境信息。推理：基于大模型的知识和逻辑进行分析和决策。行动：执行任务，如生成内容、调用API或自动化工作流。智能体的典型应用包括聊天机器人、自动化助手和企业级任务处理系统。Coze：字节跳动推出的智能体开发平台，基于大模型，支持

#! -*- coding:utf-8 -*-# 情感分析类似，加载albert_zh权重(https://github.com/brightmart/albert_zh)import jsonimport osimport numpy as npimport pandas as pdfrom keras_radam import RAdamfrom bert4keras.b...

构建一个高效的法律智能体，特别是在基于RAG（Retrieval-Augmented Generation）架构的背景下，需要融合多种学科和领域的知识。以下是对法律智能体开发和应用所需核心基础知识的简要介绍，涵盖法律、人工智能、自然语言处理、数据管理和系统工程等方面。法律智能体的核心是服务于司法场景，因此需要深入理解法律体系和相关内容：法律智能体依赖NLP技术处理和生成法律文本，所需知识包括：RA

🌟【100%离线部署！用Qwen2.5 14B+LightRAG为中国船舶打造安全私有知识库】🌟还在担心企业数据泄露？需要完全离线的智能知识库？中国船舶的领导看过来！💡今天分享一套，基于国产Qwen2.5 14B大模型 + LightRAG框架，安全性和性能双保障！

你是否认为，给大模型的指令（Prompt）写得越详细越好？真的是信息越多，模型就越懂你吗？本文将深入探讨一个反直覺的觀點：初級的指令設計專注於資訊的堆砌，而高階的指令設計則追求極致的「知識信噪比」。我们将揭示如何通过精准判断模型的知识边界，区分“通用知识噪声”与“垂直知识信号”，并利用RAG等手段实现高效的知识干预，从而让你的指令“更值钱”。

你是否认为，给大模型的指令（Prompt）写得越详细越好？真的是信息越多，模型就越懂你吗？本文将深入探讨一个反直覺的觀點：初級的指令設計專注於資訊的堆砌，而高階的指令設計則追求極致的「知識信噪比」。我们将揭示如何通过精准判断模型的知识边界，区分“通用知识噪声”与“垂直知识信号”，并利用RAG等手段实现高效的知识干预，从而让你的指令“更值钱”。

我理解它主要是一个集成了从数据处理、模型预训练（PT）、有监督微调（SFT）、奖励模型训练（RM）、人类偏好对齐（如 DPO、PPO、KTO）到模型推理和导出等全流程的命令行工具。这个统一的接口，配合配置文件或者直接的命令行参数，就能方便地调用和管理各种复杂的 LLM 操作，大大简化了开发和实验的流程。这样导出的模型就是包含 LoRA 权重的完整模型，可以直接用于推理，并且如果配置了量化，模型体积

使模型能根据指令，从法律文档中提取或生成不同类型的摘要。裁判文书（含事实、理由、结果段落）、法律法规条文、合同文本。数据集构建：结构化摘要数据集：完整的裁判文书，其中明确区分了事实认定、法律分析（理由）、判决结果等部分。完整的判决书作为input。output根据指令要求提取或总结对应部分。"instruction": "请从以下判决书中提取原告起诉所依据的案件事实。","input": "[判决