本文介绍了RAG（检索增强生成）和AI Agent的基本概念及应用。RAG通过检索外部知识库来增强大模型的回答能力，能解决时效性和幻觉问题，比微调更节省成本。AI Agent则是能执行具体任务的智能助手，具备规划、记忆、工具使用和执行能力。文章提供了基于LlamaIndex（使用千问大模型）和LangChain（使用DeepSeek大模型）的RAG实现示例，包括环境准备、API配置、文档加载、向量

还有你需要知道的是：RAG 可以解决一些时效性的问题和幻觉问题。相比 Fing-turning 微调，RAG 更节省成本，而且数据可以溯源，可以知道相关的知识点源自哪个文档。在学习 RAG 之前，我们先来对比一下 RAG 和 AI Agent 的概念，只有先了解这些概念，才能继续往前推进。当然了，这个流程也是简化过的，不过不用在意，这个只是便于你理解这个概念。执行：规划好之后，可以执行具体的任务，

前面学习了 RAG 的概念和 LCEL 的语法，现在来继续学习 LangChain 读取文本数据的使用方法。在构建 RAG 系统时，数据加载是第一步，也是非常关键的一步。LangChain 提供了丰富的 Document Loaders，可以轻松处理各种格式的数据源。本文是 refine-rag 系列教程的第二篇，带你掌握 LangChain 的各种文本数据加载方式。Markdown 是技术文档的

本文将介绍 4 种主流的 PDF 处理方案，从简单到复杂，从快速到智能，帮你找到最适合的方案。本文是 refine-rag 系列教程的第四篇，深入讲解如何使用多种方案处理 PDF 文档。PDF 是最常见的文档格式，但也是最难处理的格式之一。更强大的 PDF 处理库，提供丰富的元数据和控制能力。• 方案三：Unstructured（智能解析）最智能的 PDF 处理方案，自动识别文档结构。最简单的 P

本文是 refine-rag 系列教程的第五篇，全面讲解如何处理 CSV、PDF 表格等结构化数据。本文将介绍 4 种主流的表格处理方案，并实现一个完整的表格问答系统。专业的 PDF 表格提取工具，基于 PDF 的矢量信息。• 方案三：pdfplumber 提取 PDF 表格。方案三：pdfplumber 提取 PDF 表格。最智能的表格提取方案，自动识别表格结构和上下文。• 方案二：Camelo

本文首发于小程序：编程面试题库 ，转载请保留出处。最近趁着有时间，整理了一下关于 HR 的灵魂拷问系列，并新建了一个 github 仓库，欢迎持续关注。本文为节选部分内容，点击阅读原文可...

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目录瞎比比什么都别说，先看看效果怎样？需要什么材料、设备？root 手机为 Android 手机装上 Linux 系统最后瞎比比自从没有了学生身份之后，购买云服务器的价格是越来越贵了，不管是阿里云还是腾讯云。我寻思着能不能找到什么替代品，这让我想起之前在知乎不经意看到的，可以把 Android 手机改造成 Linux。如果再配合之前的文章：关注公众号：zone7，后...

（说在前面，对于文章中有什么不妥的地方还请指出错误，以免误导后来者）什么是 DockerDocker是一个开源的引擎，可以轻松的为任何应用创建一个轻量级的、可移植的、自给自足的容器。开发者在笔记本上编译测试通过的容器可以批量地在生产环境中部署，包括VMs（虚拟机）、bare metal、OpenStack 集群和其他的基础应用平台。 该段介绍引自 Docker中文一些应用场景：腾讯云服务器转移至阿

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