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# 向量库没装好,RAG 检索还能不能用——从 AI工厂管家社区版的三级降级链说起先把结论摆前面:**RAG 做降级本身不难,难的是降级的时候不返回“看着像那么2026/10/04
先把结论摆前面:RAG 做降级本身不难,难的是降级的时候不返回“看着像那么回事”的垃圾结果。开源项目落地,Milvus 没装、embedding 的 key 没配,是再正常不过的现场。AI工厂管家(A
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LangGraph 实战入门:用状态图写出分支、重试与人工确认2026/10/04
通过五个递进示例讲清状态、节点、条件边、循环、Checkpointer 和人工中断,并标注 `eval` 与持久化边界。
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别让AI随便启动你的LSP:hmharness给语言服务器加SHA256门禁 GitHub:swsgbl/hmharness2026/10/04
hmharness 是鸿蒙开发智能体验证框架。本文拆解 LSP 来源分级、SHA256 钉住、变更拒执与本地审计边界。
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原来LangChain社区隐藏着这么多有趣的工具2026/10/04
本文分享 LangChain 三款实用工具:SQLDatabase 实现自然语言查询 PostgreSQL,附带安全校验;DuckDuckGo 联网检索缓解大模型幻觉;PythonREPL 可执行
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Mysql主从复制2026/10/04
MySQL 主从复制:原理与实战 一、理论 什么是主从复制 主从复制是一种数据库复制技术:把主库(Master / Source)的数据变更,实时或准实时地复制到一个或多个从库(Slave / Rep
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时间序列分解:从噪声中提取有效信号2026/10/04
时间序列数据里,趋势、周期和随机波动经常是混在一起的。 直接看原始曲线,很容易被短期波动带偏,比如把一次促销当成长期增长,或者把季节性回落当成业务衰退。 时间序列分解要解决的就是这个问题,把一条看起来
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从零到一搭建企业级智能问答系统:Ch12 · 结构化输出与工具调用2026/10/04
Ch12 · 结构化输出与工具调用 本章导读 上一章(Ch11 · 大模型调参与效果评测)解决的是"怎么知道检索变好了"。 本章要往回再退一步。往前数六集,每一个环节都默认了同一件事: 集 在做什么
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从零到一搭建企业级智能问答系统:Ch11 ·大模型调参与效果评测2026/10/04
改一行配置,怎么知道它变好了:检索评测的黄金集、指标与门禁 一、同一个"没命中",是两种完全相反的故障 你把 top-k 从 5 调到 10,看了一圈,说"好像好点了"。 但如果答案根本没被召回到,调
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我开源了一个 agent harness:同一颗 2B 模型,四个框架得分从 0.017 到 0.8212026/10/04
我开源了一个 agent harness:Mingbird(鸣鸟),Apache-2.0 协议,面向 Windows + Ollama 上的 2~9B 本地模型。核心数据:同一颗 2B 模
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AnyJev护城河在校准2026/10/04
开源项目AnyJev六天复刻闭源决策模型Jev接口,印证协议易复制;真正壁垒在于“校准”——让模型概率匹配真实频率。经三级校准,Qwen3-8B自动决策率从7.7%跃升至52.0%