如果你的数据除了文本，还包含大量的实体和它们之间的关系，并且你的RAG查询需要依赖这些复杂的关联才能得到正确的答案，那么Neo4j会是更好的选择。如果你的RAG应用主要处理大量的文档、文本段落，并且你的核心需求是根据语义相似性快速找到最相关的文本块，那么Milvus是更直接、更高效的选择。强大的关系建模能力： 如果你的数据不仅仅是文本，还包含复杂的实体（如人、地点、事件）和它们之间的关系，Neo4

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场景：pdf文档的识别思想：将pdf文档使用pdfbox工具转换成图片，对每个图片进行一次llm处理，返回所有的文档内容解决：1选择具有识别功能的llm-这里我测试了三个：gpt-4.1-mini、 qwen2.5-vl-72b-instruct（百炼官方推荐图片的文档内容解析）、qwen-vl-max-latest（这个对于图片中的大量的文字解析效果较差）这是官方推荐的用法qwen2.5-vl-

阿里云百炼智能体-上传文档文件

java试用

哇！自己用的是破解版本的matlab2021a，然后想部署到Web，但是找不到网上教程说的路径 然后在set文件夹下找到了 D:\csjMATLABR2021a\set\toolbox\compiler\deploy\win64\MATLABWebAppServerSetup\offline官方也有三种共享APP的方式教程，官方三种部署描述和官方部署教程视频一、我自己安装了matlab两个破解版本

一：实验要求项目1— 存储扩展实验现有如下 ROM 组件，4片4K32位 ROM ，7片16K32位 ROM，请在 Logisim 平台构建 GB2312 汉字编码的16K*16点阵汉字字库，电路输入为汉字区号和位号，电路输出为8×32位（256 位点阵信息），具体参见工程文件中的 storage.circ 文件，图中左侧是输入引脚，分别对应汉字区位码的区号和位号，中间区域为8个32位的输出引脚，

 电路1— 8位可控加减法电路在 Logisim 模拟器中打开 alu.circ 文件，在对应子电路中利用已经封装好的全加器设计8位串行可控加减法电路，可以直接使用在电路中使用对应的隧道标签，其中 X，Y 为两输入数，Sub 为加减控制信号，S 为运算结果输出，Cout 为进位输出，OF 为有符号运算溢出位。实验原理1.电路1（1）overflow：（2）1位加法逻辑电路：1位全加器：（3）N位

一：实验要求项目1— 存储扩展实验现有如下 ROM 组件，4片4K32位 ROM ，7片16K32位 ROM，请在 Logisim 平台构建 GB2312 汉字编码的16K*16点阵汉字字库，电路输入为汉字区号和位号，电路输出为8×32位（256 位点阵信息），具体参见工程文件中的 storage.circ 文件，图中左侧是输入引脚，分别对应汉字区位码的区号和位号，中间区域为8个32位的输出引脚，

 电路1— 8位可控加减法电路在 Logisim 模拟器中打开 alu.circ 文件，在对应子电路中利用已经封装好的全加器设计8位串行可控加减法电路，可以直接使用在电路中使用对应的隧道标签，其中 X，Y 为两输入数，Sub 为加减控制信号，S 为运算结果输出，Cout 为进位输出，OF 为有符号运算溢出位。实验原理1.电路1（1）overflow：（2）1位加法逻辑电路：1位全加器：（3）N位