第 2 章 — 项目工程结构：Monorepo、模块划分与构建体系读完这章，你会清楚 OpenClaw 140 万行代码是如何组织的——Monorepo 的分包策略、src/ 下每个核心模块的职责边界、extensions/ 与核心代码的隔离机制、以及构建工具链的选型逻辑。2.1 顶层目录结构先看 OpenClaw 仓库的顶层目录布局：openclaw/src/# 核心代码，约 4,500 个非测

Bootstrap Files：Agent 每次启动时注入 System Prompt 的配置文件集合，包括 SOUL.md（人格）、AGENTS.md（路由规则）、TOOLS.md（工具说明）、USER.md（用户偏好）、IDENTITY.md（身份元数据）。增长速度背后是一个清晰的需求：工程师想要一个跑在自己机器上的 AI 助手，能通过已有的消息渠道（WhatsApp、Telegram、Sla

探索如何将LLM转变成一个更加强大的信息提取工具LLM不仅能够处理复杂的非结构化原始文本，还能将这些文本转化为结构化且易于查询的事实。在回顾一些关键概念之后，我们将重点介绍如何使用 OpenAI 的 GPT-3.5 Turbo 从原始文本数据（电商产品标题）中构建知识图谱。毕竟大多数公司的数据中都有大量未能有效利用的非结构化数据，创建知识图谱能够最大程度的从这些数据中提取有价值的信息，并使用这些信

然后，它的解码器，DeepSeek-3B，一个激活参数为570M的MOE模型，已经通过 OCR 任务，学会了一看到这种视觉token，就能把它解码还原成原文的能力。你别看它们现在能写一堆乱七八糟的能当朋友跟你聊天还能用嘴画图，但你只要丢给它一篇稍微长点的内容，比如一本几十万字的书，让它去理解，去总结，基本上都要炸。在这个文档里，文字是文字，标题是标题，最关键的是，那些图表，被它用代码，也重新画了一

这个版本相当于一个轻量级“实时同传字幕服务器”，打开网页 → 点击录音 → 说话后端实时识别并翻译 → 字幕实时显示延迟在 1~2 秒内（取决于网络与模型大小）可部署在局域网或云服务器（HTTP + WebSocket）项目结构├── server.py# FastAPI 后端（ASR + 翻译 + WebSocket）│└── index.html# 前端网页fastapiuvicornsoun

然而，业内的共识是：多数AI Agent的失败，并非模型能力的失败，而是上下文工程（Context Engineering）的失败。我们的工作重心，正不可逆转地从“如何找到那句完美的提示词”，转向“如何设计一个能够为模型在每一步都动态组装出完美上下文的、健壮可靠的系统”。归根结底，请记住：无论是精巧的提示词、强大的RAG，还是标准化的MCP，它们都指向同一个目标——在模型做出决策之前，为它准备好一

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首先，定义您的函数并使用。

请查阅你使用的向量存储的文档以获取具体的属性名称。给定一个指向 JSON 源文件的 String 引用（包含需加载至向量数据库的数据），我们使用 Spring AI 的 JsonReader 加载 JSON 中的特定字段，将其分割为小块后传递给向量存储实现。当插入向量数据库时，文本内容通过嵌入模型（如 Word2Vec、 GLoVE、 BERT 或 OpenAI 的 text-embedding-

传统的人工智能——比如你手机里的语音助手、ChatGPT——它们主要处理的是。