TF-IDF = 词频 × 逆文档频率TF衡量词语在当前文档的重要性IDF衡量词语的独特性/区分度TF-IDF综合两者，提取真正有区分度的关键词。

Warnings:specified.训练样本：3345 个油井测井数据显著地球物理参数：AC（声波时差）、K（钾含量）参数分布特征：多数测井参数呈现右偏分布，符合地质统计规律。

回归选线性回归/决策树系，看是否需要非线性拟合；分类按数据规模/维度选逻辑回归/朴素贝叶斯/KNN/SVM/决策树系；聚类优先K-means，降维优先PCA。后续我们将针对每类算法展开实战教程，包括代码实现、调参技巧和业务落地案例，帮你从“懂理论”到“能落地”。

使用带标签的数据集训练模型。你可以把它理解为“学生做有答案的练习题”：每个训练样本都包含“输入数据（题目）+ 对应输出标签（答案）”，模型的目标是学习“输入→输出”的映射规律，学成后就能给新的“题目”（未见过的输入数据）给出正确“答案”（预测结果）。使用无标签的数据集训练模型。类比到学习场景，这就像“学生分析一堆没有答案的原始数据，自己总结规律”：训练数据只有输入信息，没有预设的输出标签，模型的目

Dify是由国内团队开发的开源大语言模型应用开发平台，定位为“LLM App Development Platform”。它将大模型应用开发的全流程（Prompt工程、数据集管理、应用发布、运营分析）整合到统一界面，支持私有化部署，既能满足企业级的安全需求，也能降低个人开发者的AI应用开发门槛。

ReAct（Reasoning + Acting）是一种让智能体“先思考、再行动”的交互模式，核心逻辑是**“思考→工具调用→结果反馈→再思考”**的循环，完美契合复杂任务的分步执行需求。透明化决策：代理会明确思考“是否需要调用工具”“调用哪个工具”，而非直接输出结果；可回溯纠错：若工具调用失败或结果不满足需求，代理可基于反馈调整策略，重新尝试；灵活适配多工具：支持同时绑定多个工具，根据任务需求动

用户发起代码开发相关需求，由前台可见的build、plan、general、explore Agent承接，通过调用标准化工具完成核心业务处理。每个任务Step执行完毕后，自动触发summary Agent进行代码变更统计与摘要生成，同时联动title Agent生成会话标题。系统实时监控Token资源使用情况，当资源接近模型上限时，触发compaction Agent执行会话压缩，保障模型稳定运

Step 7: 定义 AgentStatenext: str# Step 8: 创建 vec_kg Agent 节点Answer:""",知识截止日期固定（训练数据年份）无法访问私密数据容易产生幻觉（编造答案）文档处理：加载 → 分割 → 向量化知识存储：向量数据库集成检索增强：基于语义的精准匹配智能生成：RAG Chain 组合多代理集成：LangGraph 框架应用📚 企业知识库问答💼 产

GraphRAG（Graph Retrieval-Augmented Generation）是传统 RAG 的进阶形态，核心是将非结构化文本转化为结构化知识图谱，基于图谱的实体、关系、拓扑结构实现「语义 + 结构化推理检索」，结合大模型生成精准、全面、有逻辑的答案。其将图谱构建、图谱检索推理、结构化上下文重构、大模型生成深度融合为端到端流程，实现从“片段式检索” 到 “结构化推理”的升级，核心解决

LangGraph中的主要图类型是StateGraph。每个节点通过State中的参数获取有效信息，执行完节点的内部逻辑后，更新该State状态中的值。不同的状态模式，可以通过注释设置状态的特定属性（例如覆盖现有值）或添加到现有属性。设置边缘条件，有条件的原因是，根据节点的输出，可以采用多个路径之一。在该节点运行之前，所采用的路径是未知的（由大模型决定）。条件边缘：调用代理后，如果代理说要采取行动