“ 文檔處理在不同的業(yè)務(wù)場(chǎng)景中需要選擇不同的處理方式，而不送一概而論?！?關(guān)于RAG的知識(shí)庫構(gòu)建或者說文檔處理，很多會(huì)受限于各種條條框框，比如說應(yīng)該這樣處理你的文檔，應(yīng)該那樣建立你的知識(shí)庫；但事實(shí)上知識(shí)庫的建立沒…

下面是一個(gè)科普式總結(jié)，適合不了解這塊的同學(xué)！ 下面按照“底層執(zhí)行引擎 → 任務(wù)編排 → 多 Agent 協(xié)作 → 應(yīng)用級(jí)框架 → SaaS Agent 平臺(tái)”五層給你分層總結(jié)，覆蓋大公司、初創(chuàng)公司、開源社區(qū)。 業(yè)界主流 Agent Infra 全景圖 Layer 5: SaaS Ag…

一、引言 在AI智能體系統(tǒng)日益復(fù)雜的今天，如何構(gòu)建一個(gè)高效、可擴(kuò)展、模塊化的企業(yè)級(jí)智能體系統(tǒng)成為技術(shù)團(tuán)隊(duì)的核心挑戰(zhàn)。本文將深入解析一個(gè)基于**LangGraph 1.0**和 **Model Context Protocol (MCP)**的數(shù)據(jù)中心設(shè)備監(jiān)控系統(tǒng)，通過詳細(xì)的架構(gòu)分析和關(guān)鍵代…

一、RAG 2.0：九種高級(jí) Chunking 策略詳解與實(shí)例 文本分塊（Text Chunking）是基于檢索增強(qiáng)生成（RAG）的大語言模型（LLM）應(yīng)用中的關(guān)鍵預(yù)處理步驟。雖然固定長(zhǎng)度、遞歸、語義、文檔級(jí)和智能體分塊等基…

“ Langgraph的核心功能點(diǎn)在Nodes節(jié)點(diǎn)和Edges邊，Nodes負(fù)責(zé)執(zhí)行任務(wù)，Edges負(fù)責(zé)任務(wù)流程?！?在使用Langgraph開發(fā)框架的過程中發(fā)現(xiàn)一個(gè)問題，其官方文檔給的案例都是比較簡(jiǎn)單的案例，雖然能讓我們弄明白其運(yùn)作機(jī)制，但無法…

引言： 這是滬深 300 股票爬蟲系列的上篇，核心目標(biāo)是幫零基礎(chǔ)小白快速上手 —— 用 Python 爬取滬深 300 成分股的當(dāng)天實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)（包括最新價(jià)、漲跌幅、成交量等 16 個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)），最終導(dǎo)出為 Excel 文件，直接可…

Mini Agent 是一個(gè)極簡(jiǎn)但專業(yè)的演示項(xiàng)目，旨在展示使用 MiniMax M2 模型構(gòu)建 Agent 的最佳實(shí)踐。項(xiàng)目通過兼容 Anthropic 的 API，完全支持交錯(cuò)思維（interleaved thinking），從而解鎖 M2 模型在處理長(zhǎng)而復(fù)雜的任務(wù)時(shí)強(qiáng)大的…

第一章：Dify中Tesseract識(shí)別性能瓶頸解析在Dify平臺(tái)集成Tesseract OCR進(jìn)行圖像文本識(shí)別的過程中，部分用戶反饋?zhàn)R別速度慢、資源占用高，尤其在處理大批量掃描文檔時(shí)表現(xiàn)尤為明顯。該問題主要源于Tesseract在高分辨率圖像上的單線程處理機(jī)制以及…