存储AI–AI博客聚合
最新聚合的文章
-
使用 Python 将 PDF 转换为 Word（转换单个与多个文件）
PDF 因其固定的版式和良好的跨平台一致性，非常适合分发和打印；但它本质上是一种"只读"的成品格式，想要修改其中的文字、调整段落，或把内容复用进其他文档时却很不方便。把 PDF 转换成可编辑的 Wor
-
你和你的 AI agent 不应该使用 curl：介绍 Elastic CLI 和 Agent Skills
作者：来自 Elastic Josh Mock, Matt Ryan Elastic CLI 通过一条命令即可访问所有 Elasticsearch、Kibana 和 Cloud API，它也是 El
-
上下文工程：决定 Agent 跑到第 50 轮还能不能干活
同一个模型，同一个工具列表，两个 Agent 在第十轮时看起来差不多，到第五十轮却可能完全不同。 一个还能准确说出“刚才修改了哪些文件、测试为什么没过、下一步要做什么”；另一个开始重复读文件、忘记用户
-
给若依加审批流，不用 Flowable
若依官方免费版没有审批流。本文用 jeeflow 工作流引擎补上：后端一个依赖一个薄壳，前端一个宿主组件九个薄页，一条菜单 SQL 收口 RBAC，半天跑通带工作台、发起、待办、审批、流程设计器的完整流程中心，附真机实录与踩坑。
-
前端转型 Agent 开发 04 之 MCP 与 Skill（赋予 Agent 更广工作能力）
讲解 MCP 的 Client/Server 架构、Tools/Resources/Prompts 三类能力、传输认证与重连；介绍 Skill 插件的渐进式披露和能力扩展。
-
数据库中的EXISTS
前言 EXISTS 和 NOT EXISTS 是 SQL 中用于存在性判断的谓词，返回布尔值（TRUE/FALSE），常用于 WHERE 子句中过滤数据 使用 准备两张表 以及 语法使用 核心特点 只
-
LangGraph 1.2+ 新特性：set_node_defaults，批量统一节点策略
前言 在用 LangGraph 开发 Agent 图的时候，经常会遇到一个痛点：图里面十几个节点，大部分都需要配置重试、超时、异常捕获。 如果每个 add_node 都手动写一遍 retry_poli
-
前端2秒生成500页矢量PDF，rust真的强到没朋友
dompdf.js 是我开源的一个js库，他通过html2canvas+jspdf将html生成为矢量pdf（非截图式pdf），生成1000页PDF只需要5秒。
-
L2A-一个域名如何访问多台云服务器-子域名、路径前缀与Nginx反向代理选型指南
本文档从 DNS（Domain Name System，域名系统）的职责边界出发，讲清「一个域名 + 多台 ECS（Elastic Compute Service，云服务器）」为什么必须引入入口层，再
-
手搓三种 Agent 范式后，一次翻车让我看穿了它的本质
上一篇《从 RAG 到 Agent》里，我跑通了第一个 ReAct 智能体，理解了"循环 + 决策"和普通程序的区别。这一篇是续集：照着教程手搓了三种经典范式（ReAct、Plan-and-Solve
-
顶部区域固定,左侧区域滚动，右侧区域滚动，彼此独立
顶部固定,左侧滚动，右侧滚动，彼此独立 实现一个网页功能。 顶部区域，左右布局。 顶部的内容固定不变(始终在最顶部),左侧内容超出滚动，右侧内容超过滚动，左右2侧的滚动互不影响 实现滚动的2个条件：
-
Controller 基类封装：BaseController 的模板方法设计
Controller 基类封装：BaseController 的模板方法设计 写一个业务 Controller，真正与业务有关的代码往往只有几行，剩下的都是固定动作：列表接口先开分页、再把结果装进统一
-
一图看懂 ADrive 跨产品协作实践：文件通了，Agent 就通了
火山引擎 ADrive 依托 ADrive CLI 搭建 Agent 统一文件协作空间，以 48 小时视频项目演示多 Agent 接力创作，高危操作人工确认，附接入方法。
-
从 RAG 到 Agentic RAG：第一步，让模型决定「要不要检索」
普通 RAG 通常只有一条固定流水线：用户提问 → 向量检索 → 拼接上下文 → LLM 生成答案。它能工作，却不会判断。这篇从一个最基础的 RAG 出发，用 LangGraph 加入问题路由，让模型
-
第 10 章 · Embedding、VectorStore 与 RAG
本文基于Spring AI 2.0.1，实现「文档进库→检索增强生成」最小闭环，以及最小的问答示例。
