摘要 本文介绍了如何在国内网络环境下通过Codex++代理运行Codex桌面版和CLI工具。Codex++作为本地代理，可将Codex请求转发至可访问的AI服务（如DeepSeek），并转换协议格式。安装步骤包括：1）下载安装Codex桌面版；2）安装配置Codex++代理，设置API地址和密钥；3）修改Codex配置文件指向本地代理；4）可选安装CLI版本。文章还提供了进阶配置、常用命令和常见问

摘要 本文介绍了如何在国内网络环境下通过Codex++代理运行Codex桌面版和CLI工具。Codex++作为本地代理，可将Codex请求转发至可访问的AI服务（如DeepSeek），并转换协议格式。安装步骤包括：1）下载安装Codex桌面版；2）安装配置Codex++代理，设置API地址和密钥；3）修改Codex配置文件指向本地代理；4）可选安装CLI版本。文章还提供了进阶配置、常用命令和常见问

摘要 本文介绍了如何在国内网络环境下通过Codex++代理运行Codex桌面版和CLI工具。Codex++作为本地代理，可将Codex请求转发至可访问的AI服务（如DeepSeek），并转换协议格式。安装步骤包括：1）下载安装Codex桌面版；2）安装配置Codex++代理，设置API地址和密钥；3）修改Codex配置文件指向本地代理；4）可选安装CLI版本。文章还提供了进阶配置、常用命令和常见问

本文探讨了如何利用OpenSearch的KNN功能为AI Agent构建长期记忆系统。OpenSearch通过融合KNN向量检索和BM25关键词检索，在搜索引擎和向量数据库之间找到平衡点。文章详细解析了OpenSearch KNN的发展阶段和配置方法，重点介绍了Index Mapping设计，包括关键字段如user_id、category、memory_vector等的设置。同时提供了Python

本文探讨了如何利用OpenSearch的KNN功能为AI Agent构建长期记忆系统。OpenSearch通过融合KNN向量检索和BM25关键词检索，在搜索引擎和向量数据库之间找到平衡点。文章详细解析了OpenSearch KNN的发展阶段和配置方法，重点介绍了Index Mapping设计，包括关键字段如user_id、category、memory_vector等的设置。同时提供了Python

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本文总结了在SRE运维知识库落地RAG系统时选择Embedding模型的常见误区与优化方案。主要发现： 直接选用MTEB榜单高分模型效果不佳，垂直领域需要针对性测试，大参数量模型性价比低； 超高维向量会带来存储和量化损耗问题，建议使用1024维主流向量； 分库分层召回和查询改写两个优化方案收益显著，能大幅提升检索效果； RAG链路优化优先级应为：文档预处理>切片策略>召回路由>Embedding选

1.第一部先要到阿里云服务器的安全组中开放了3306端口2.关闭阿里的firewall，切换到iptables阿里的centos7.3默认使用的防火墙应该是firewall，而不是iptables。所以，在配置防火墙之前，我们需要先关闭firewall，安装iptables。（1）关闭firewalservice firewalld stopsystemctl disab...

前提条件必须要有主键或者唯一索引#{id,jdbcType=INTEGER}<insert id="addArticle" parameterType="com.rui.mall.db.bean.Article">INSERT into article_manage(id,titl...

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