- @weixin_44901175
简介
该用户还未填写简介
擅长的技术栈
可提供的服务
暂无可提供的服务
本文详细介绍了2026年企业级知识库系统的构建方案，基于Windows开发环境采用uv（后端）与pnpm（前端）工具链，结合Next.js 16、React 19和Python 3.14等主流技术。实施分为五个阶段：1）开发环境准备与Monorepo初始化；2）Python 3.14+FastAPI后端构建；3）Multi-Agent与GraphRAG核心逻辑实现；4）Next.js 16+Rea
本文介绍了为知识管理系统KnoSphere添加向量类型支持的过程。首先通过uv add pgvector命令安装pgvector扩展，然后在models.py中定义了核心数据模型：User表存储用户信息，Document表存储文档内容及其向量表示(1536维)。重点讲解了向量字段对RAG系统的重要性，预留了行级安全(RLS)接口，并预告了HNSW索引的创建。最后在main.py中完成数据库初始化，
本文介绍了KnoSphere智能知识库系统的API开发过程，主要包括三个阶段：首先配置环境和AI服务密钥；然后编写向量生成服务，使用LangChain将文本转化为1536维向量；最后整合FastAPI框架实现文档上传、处理和存储功能。系统支持多种文件格式，采用PostgreSQL 17存储向量数据，并包含完整的错误处理和生命周期管理。该API为2026年企业级智能知识库提供了核心功能支持。
本文介绍了如何通过Docker快速部署PostgreSQL 17数据库并配置Python后端连接。主要内容包括：1)使用docker-compose.yml启动内置pgvector扩展的PostgreSQL容器；2)通过SQLModel ORM框架配置Python连接，设置环境变量和数据库连接代码；3)激活pgvector扩展以支持AI语义搜索功能。文章强调了PostgreSQL 17在JSON处
看b站大佬现场演示，菜鸟的我尽量写的，然后那个jQuery文件我用的b站大佬，不用文件实现不了动态效果图如下：
这是我配置.vue的代码模板：如果有需要代码如下：{"Printtoconsole": {"prefix": "vue", //这个vue就是每次快速找到这个模块的关键"body": ["<template>","$1","</template>","","<script>","\texportdefault{","\t\tname:\"${TM_FILENAM
b站vuejs视频的小练习-01<!DOCTYPE html><html><head><meta charset="UTF-8"><meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"><meta http-equiv="X-UA-Compatibl
本文详细介绍了2026年企业级知识库系统的构建方案，基于Windows开发环境采用uv（后端）与pnpm（前端）工具链，结合Next.js 16、React 19和Python 3.14等主流技术。实施分为五个阶段：1）开发环境准备与Monorepo初始化；2）Python 3.14+FastAPI后端构建；3）Multi-Agent与GraphRAG核心逻辑实现；4）Next.js 16+Rea
从请求参数中可以看到，给服务端的数据有dishId、setmealId，我们可以通过dishId+userId(菜品)或者setmealId+userId(套餐)去查询数据库购物车表。删除购物车中的一个商品，效果是购物车商品数量减1或者商品被删除。我发现删除和清空购物车的sql可以复用，所以先更改清空购物车的。
本项目适合作为“前端实时 AI + 3D 可视化”的入门实践模板。