Day 08: 向量數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ) - RAG 的核心技術(shù) 學(xué)習(xí)目標(biāo)理解向量和 Embedding 概念掌握文檔向量化實(shí)現(xiàn)相似度搜索構(gòu)建簡單向量數(shù)據(jù)庫為 RAG 應(yīng)用打基礎(chǔ)核心學(xué)習(xí)內(nèi)容 1. 向量和 Embedding 什么是向量？數(shù)值數(shù)組，表示文本的…

互聯(lián)網(wǎng)大廠Java面試：從Spring Boot到微服務(wù)的技術(shù)深度探討 面試場景： 在某互聯(lián)網(wǎng)大廠的明亮?xí)h室里，面試官嚴(yán)肅地盯著眼前的候選人小白程序員超好吃。今天的面試涉及多個(gè)場景，特別是在電商和共享經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的應(yīng)用。 第一輪提問&…

文章系統(tǒng)介紹了Agentic RAG技術(shù)，它是RAG的增強(qiáng)版，通過整合AI智能體實(shí)現(xiàn)更智能的檢索增強(qiáng)生成。文章詳細(xì)解釋了Agentic RAG的概念、架構(gòu)、工作流程和優(yōu)勢，包括多輪查詢、多源數(shù)據(jù)融合、多工具調(diào)用和智能決策能力。通過LazyLLM框架的代碼示例&a…

Dify 本地部署實(shí)戰(zhàn)：從源碼到容器的完整搭建路徑 在 AI 應(yīng)用開發(fā)日益普及的今天，如何快速構(gòu)建一個(gè)穩(wěn)定、可擴(kuò)展且支持復(fù)雜邏輯的 LLM 工具平臺(tái)，成為開發(fā)者面臨的核心挑戰(zhàn)。Dify 正是為此而生——它不僅提供可視化編排界面，還深度整…

“在我電腦上明明是好的！”：我們?nèi)绾?天平遷祖?zhèn)黜?xiàng)目，告別混亂環(huán)境 我剛接手一個(gè)祖?zhèn)黜?xiàng)目時(shí)，團(tuán)隊(duì)士氣正處在最低谷。新人入職第一周基本都在折騰開發(fā)環(huán)境，而不是寫代碼，最常聽到的一句話就是：“在我電腦上明明是…

簡介 文章介紹了一個(gè)基于LangGraph 1.0和MCP協(xié)議的企業(yè)級數(shù)據(jù)中心設(shè)備監(jiān)控智能體系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)。系統(tǒng)通過LangGraph進(jìn)行工作流編排，使用MCP作為工具協(xié)議，支持多種LLM模型，實(shí)現(xiàn)了設(shè)備狀態(tài)查詢、故障診斷、預(yù)警檢查和歷史數(shù)據(jù)分析等功能。文章詳細(xì)解…

Langflow RAG 架構(gòu)深度解析與實(shí)踐 在企業(yè)知識庫、智能客服和內(nèi)部助手等場景中，檢索增強(qiáng)生成（RAG）已成為解決大模型“幻覺”問題的主流方案。然而，傳統(tǒng)基于 Python 腳本的實(shí)現(xiàn)方式往往面臨開發(fā)周期長、調(diào)試?yán)щy、團(tuán)隊(duì)協(xié)作門檻高等…

NVIDIA TensorRT-LLM大語言模型推理優(yōu)化：基于TensorRT鏡像的極致性能實(shí)踐 在生成式 AI 爆發(fā)的今天，企業(yè)部署大語言模型（LLM）早已不再局限于“能不能跑通”，而是聚焦于“能否高效、低成本地服務(wù)成千上萬用戶”。一個(gè)典型…