05 2025 档案
摘要：目录背景和价值基于NLP 的实现知识图谱应用，也是基于 C端销售助手这个产品展开参考资料 背景和价值 基于NLP 的实现 知识图谱应用，也是基于 C端销售助手这个产品展开 参考资料
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摘要：目录null企业服务企业权益：企业购买了哪些产品。 比如某ERP得客户购买某些AI Agent，或者ERP套餐。用户管理：企业用户管理。企业用户会使用企业服务的权益。 企业用户由于企业的管理员自主添加，但是收到企业权益的限制。参考资料 几个领域 企业服务 企业注册，认证（营业执照） 企业认证成功后，
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摘要：目录背景和价值参考资料 背景和价值 https://mp.weixin.qq.com/s/Bq8ZtFlwd4Fo7RQid0Zt0A 参考资料
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摘要：目录背景和价值FormatterCode template参考资料 背景和价值 Formatter 空格，空行，导入等。 导入 Code template 代码注释：类注释，方法注释等 #if (${PACKAGE_NAME} != "")package ${PACKAGE_NAME};#end /
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摘要：目录背景和价值参考资料 背景和价值 流程中断与恢复，以及为了支持它所需要的状态持久化机制。 参考资料 https://mp.weixin.qq.com/s/29cwAE8py18lOmI63R5XxA
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摘要：目录背景和价值原因分析：代码修改构造器注入 vs Autowired一、注入顺序的差异二、核心区别三、适用场景四、最佳实践总结参考资料 背景和价值 @Service public class LlmService { private static final Logger log = LoggerF
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摘要：目录官方文档说，增加 maven依赖，加上以下代码参考资料 官方文档说，增加 maven依赖，加上以下代码 @Autowired JdbcChatMemoryRepository chatMemoryRepository; 但是IDE不会自动识别JdbcChatMemoryRepository 定义
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摘要：目录背景和价值1 文件上传OSS，返回文件ID2 生成分享链接并转发3 用户点击链接前端访问OSS安全问题和解决二、安全实现方案方案1：后端生成签名URL（推荐）方案2：STS临时凭证三、微信JSSDK与OSS的集成配置参考资料 背景和价值 1 文件上传OSS，返回文件ID 2 生成分享链接并转发
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摘要：目录背景和价值2 框架提供公共的异常处理类，容器异常处理拦截处理参考资料 背景和价值 设计统一的错误码结构 规划一套通用的错误码格式，让各个服务依据此格式生成错误码，从而保障不同服务针对同一类错误生成的错误码相似。常见的错误码结构设计如下： 三段式结构 服务标识段：用来识别不同的微服务，比如用户服务
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摘要：目录背景和价值Respons 基类单个对象返回值参考资料 背景和价值 服务之接返回包装类作用 统一服务之间，以及BFF和前端的返回对象包装类 避免丢异常信息 区分SingleResponse，MultiResponse，PageResponse 好处 返回值需携带扩展信息（如分页总条数、数据版本号）
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摘要：目录背景和价值STSIntelliJ IDEANetBeansVS Code参考资料 背景和价值 HELP.md target/ !.mvn/wrapper/maven-wrapper.jar !/src/main//target/ !/src/test//target/ STS .apt_gene
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摘要：目录背景和价值1.1 BFF路径1.2 服务提供者路径2 api 版本 升级规范3 其他规范版本放哪里？什么情况下会发生全局版本升级一、重大架构或协议变更二、核心业务逻辑重构三、安全漏洞修复与合规要求四、技术栈迁移五、长期维护成本过高全局升级注意事项参考资料 背景和价值 1 路径规范 restful
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摘要：目录背景和价值memory持久化参考资料 背景和价值 memory持久化 https://docs.spring.io/spring-ai/reference/api/chat-memory.html#_jdbcchatmemoryrepository 参考资料 https://www.java2a
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摘要：目录背景和价值参考资料 背景和价值 参考资料 https://www.toolify.ai/zh/Best-AI-Tools-Category
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摘要：目录背景和价值✅ 一、核心定位对比（一句话概括）✅ 二、职责边界划分（表格对比）✅ 三、能力范围划分🧭 产品推荐 Agent 的能力范围：🧠 产品专家 Agent 的能力范围：✅ 四、举例说明（对话场景对比）场景1：用户问：“我们是做教育的，想给学生采购一批设备，有什么推荐吗？”场景2：用户问：
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摘要：目录背景和价值基本概念Workflow（工作流）Step（步骤）Event（事件）langgraph vs llamaindex参考资料 背景和价值 LlamaIndex Workflows初探 LlamaIndex Workflows是LlamaIndex近期推出（仍然是测试版）的用来替代之前Qu
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摘要：目录背景技术实现方案1方案2参考资料 背景 客户希望把投诉的案例和解决生成知识库给客服任务搜索参考。投诉案例有各种各样的格式，PDF,WORD，内容的格式也是五花八门，有表格的，也有文本的。 技术实现 我们最终需要把投诉的材料转化成QA对存储在 向量数据库里面。 方案1 人工处理转化 方案2 直接丢
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摘要：目录背景和价值版本依赖包安装学习路径业务概念和框架理念中文多agent架构系统例子附视频教程摘要参考资料 背景和价值 版本 https://github.com/run-llama/llama_index/releases/tag/v0.12.37 依赖包安装 https://www.cnblogs
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摘要：目录uv安装生成空项目使用激活虚拟环境退出虚拟环境查看虚拟环境安装的库的版本从 uv.lock安装uv测试包安装安装包方法1方法2激活环境（新建一个mac窗口）导出虚拟环境依赖，安装依赖清单uv.lock依赖的文件导到./dependency_lib 目录创建目标目录使用uv安装依赖到指定目录（不影
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摘要：目录背景和价值1. 使用 conda list 查看已安装版本2. 使用 conda create 创建隔离环境测试3. 使用 conda search 检查可用版本4. 使用 mamba 加速依赖解析（推荐）5. 使用 conda env export 导出环境配置6. 手动解决冲突的技巧7. 使
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摘要：目录背景和价值参考资料 背景和价值 安装版本参考github： release版本和对应模块的版本。 避免网上随便找资料导致版本冲突 https://github.com/run-llama/llama_index/releases 参考资料
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摘要：目录1 速度2 准确性体验成本可靠性汇报演示参考资料 1 速度 多Agent窜行处理，改成并行处理 显而易见的问题，能否直接给结果，不需要深度思考，否则用户等待时间较长 RAG缓存。 使用开源的GTPCache。 其他Cache？ 不同的场景使用不同参数量的大模型 2 准确性 RAG的准确率。涉及到
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摘要：目录背景和价值一、核心功能与技术特性1. 全场景网页抓取能力2. 智能数据提取与结构化输出3. 企业级集成与扩展能力二、核心价值与应用场景1. 大模型训练数据生产2. 检索增强生成（RAG）支持3. 企业自动化流程三、技术架构与性能优势1. 混合爬虫引擎2. 安全与合规设计四、与传统爬虫工具的对比五
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摘要：目录RAG语义缓存参考资料 价值：提升效率，减少一个LLM处理，节约成本。 为什么是RAG的语义缓存？ 如果直接针对用户的query，因为不同的人的权限不同，可能缓存的结果不对。跟传统业务架构一样，缓存一般是在存储层之上。 RAG语义缓存 向量库1：存储的是入Redis缓存的问题（query） Re
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摘要：目录背景提示词参考资料 背景 大语言模型的输出有时候会出现幻觉，比如胡说八大，出现错别字等。需要通过后验证器做二次校验。 1 规则：针对结构化的数据 2 模型，针对文本等 提示词 https://medium.com/data-science-collective/youre-using-chatg
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摘要：目录背景参考资料 背景 Romote MCPServer 1 公司内，自己搭建。 2 外部的有：火山引擎 MCP 平台，华为云 ModelArts Studio 等 参考资料 https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIzODIzNzE0NQ==&mid=26544538
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摘要：目录背景和价值关闭和启动dify重启某个镜像命令查看进程查看镜像查看镜像 日志换dify版本，停止镜像，卸载镜像一、停止并移除当前运行的 Dify 容器及相关资源二、卸载（删除）旧版本 Dify 镜像三、验证清理结果四、安装新版本 Dify 背景和价值 给大家分享一个 目前唯一好用且稳定的docke
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摘要：目录背景和价值切片策略一、基于长度的传统切片1. 固定Token数量切片2. 递归字符分割二、语义感知切片策略1. 语义相似性分块器2. 层次语义分割三、基于元数据的智能切片1. 自动标题提取2. 实体感知切分四、高级混合策略1. 动态滑动窗口2. 查询感知切分五、对比与最佳实践六、自定义扩展七、性
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摘要：目录一、功能定位对比二、版本管理机制对比三、适用场景推荐1. 推荐使用 conda 的场景2. 推荐使用 pyenv 的场景四、性能与生态对比五、总结：如何选择？命令对比一、核心功能差异二、版本管理命令对比1. Conda2. Pyenv三、环境管理对比1. Conda（自带环境隔离）2. Pyen
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摘要：目录背景和价值一、核心技术实现方案1. 基于规则引擎（Rule-Based System）的审查2. 基于机器学习（ML）的智能审查3. 基于知识图谱（Knowledge Graph）的语义推理大模型4. 混合技术方案（规则+ML+知识图谱）二、技术方案对比与选型建议三、关键技术挑战与解决方案四、总
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摘要：目录背景和价值参考资料 背景和价值 如：用户问感冒药有哪些副作用？ 用传递向量库是解决不了问题的。如果用向量库只能检索到 有感冒药的关键字才能查询出来。比如白加黑等各种感冒药就查询不出来。 1 传统向量数据库检索 2 从知识图谱检索出子图生成文档 或者从知识图谱检索到具体的感冒药，再从向量库存检索对
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摘要：目录背景和价值一、协议概述二、核心架构三、通信机制1. 协议规范2. 传输层3. 生命周期管理四、安全设计六、开发规范运行模式STUDIOSSE参考资料 背景和价值 以下是对 大模型 MCP 官方协议 的核心解析，综合多篇文档信息整理： 一、协议概述 MCP（Model Context Protoc
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摘要：目录为什么文本需要向量化关键词匹配无法满足精准搜索的需求，使用语义检索工程优化：高效检索与存储为什么要切片？切片有什么要求？文本经过BGE-M3 embeding后是什么？张量（float）*向量的维度相似度匹配的对象是向量而非原始文本？向量化的基本单位是完整文本相似度匹配的对象是向量而非原始文本召
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摘要：查询系统目录获取元数据 SELECT column_name, data_type, is_nullable, column_default, pg_catalog.col_description(('inventory'::regclass)::oid, ordinal_position) AS
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摘要：目录背景BGE-M3 介绍一、核心功能二、技术亮点三、应用场景四、与其他模型的对比五、使用建议参考资料 背景 向量数据库召回的准确度受2方面影响 1 切片方式 2 embeding算法 BGE-M3 介绍 BGE-M3 是北京智源人工智能研究院（BAAI）开发的多功能文本嵌入模型，其核心功能是通过多
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摘要：目录背景和价值问题根源分析解决方案1. 配置模块依赖关系2. 扩展组件扫描范围3. 显式标记 Repository 实现类4. 验证模块编译输出路径验证步骤高级调试技巧参考资料 背景和价值 问题根源分析 根据项目结构图和代码，AccountRepositoryImpl 未被 Spring 扫描注册为
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摘要：目录背景和价值参考资料 背景和价值 查看maven安装路径 which mvn 参考资料
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摘要：目录背景和价值一、合合信息TextIn MCP Server（首推方案）二、配套工具生态三、服务获取方式参考资料 背景和价值 根据2025年最新的技术动态，推荐以下支持图片OCR解析的MCP Server解决方案： 一、合合信息TextIn MCP Server（首推方案） 核心能力： 多格式高精度
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摘要：Spring AI Alibaba JAVA Deep Research 字节跳动开源了一款项目 https://mp.weixin.qq.com/s/ejE6bfR_lFQutPy-u_pzmQ Python
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摘要：目录背景参考资料 背景 我是一个销售智能体， 用户输入某个产品，打错字了，比如 香奈儿口红，输成 香赖儿口红 1 使用用户的输入去向量库查询，取top3，如果都一样，那么就取向量库的数据作为输入 2 如果向量库top3返回的结果不一样，就取top3 公共的字符串，去ES做模糊查询。 如果ES模糊的结
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摘要：在 Maven 多模块项目中，父 POM 的 <dependencies> 和 <dependencyManagement> 有明确的职责区别，理解它们的不同是管理依赖的关键。 核心区别 功能 <dependencyManagement> <dependencies> 依赖是否生效 仅声明依赖信息（
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摘要：目录背景和价值后端二次接口权限验证二、接口-权限映射方案方案1：注解式声明（推荐）方案2：配置文件集中管理方案3：自动扫描注册（动态更新）三、权限校验执行流程四、关键实现代码示例五、生产环境最佳实践六、解决方案对比资源表设计一、调整后的物理表结构（PostgreSQL）四、索引优化方案五、各资源类型
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摘要：目录 图RAG https://github.com/liweiphys/layra/blob/main/README_zh.md#-为什么选择-layra
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摘要：背景 销售助手，或者叫智能报价助手，用户是销售人员，给客户推荐合适的产品。 销售的产品五花八门，有体检套餐，排污检测项目，等等。销售人员希望智能体足够灵活，能够智能给与推荐适合销售的产品。 思路：销售人员往智能体输入的东西是五花八门，是变化的。Agent就像一个多行业娴熟的销售人员，他能根据他的经验
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摘要：目录背景和价值一、基于Redis的自动续期方案二、双Token机制（Access Token + Refresh Token）三、被动刷新方案（每次请求返回新Token）四、混合方案（结合角色与动态策略）五、安全注意事项总结参考资料 背景和价值 以下是基于JWT实现会话时间延迟的常见方案及技术实现细
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摘要：目录背景固定chunk_size，上下文重叠（5%-10%）语义切片文本切片与嵌入生成流程关键参数说明完整 DEMO 示例相关实践建议参考资料 背景 固定chunk_size，上下文重叠（5%-10%） text_splitter = SentenceSplitter( chunk_size=400
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摘要：目录背景和价值一、功能定位对比Docling和JAVA集成一、REST API 封装二、命令行调用三、Jython 嵌入式集成四、混合架构（Python 微服务 + 消息队列）总结与建议参考资料 背景和价值 一、功能定位对比 维度 Doc Maker Docling 核心功能 将AI生成内容快速转换
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摘要：目录背景参考资料 背景 定级2种模式 1 成本加权定价 2 目标利润定价 参考资料 https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI0OTE2MjQ2OA==&mid=2650115214&idx=1&sn=45b53d277e2e85e41a5828d189db224f&c
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摘要：目录背景和价值1. 物料（Material）定义关键特征2. SKU（库存单元）定义关键特征3. 物料与SKU的边界4. 用友ERP中的实现逻辑物料与SKU的关联5. 典型使用场景物料级操作SKU级操作6. 配置建议总结采购为什么按物料管理？参考资料 背景和价值 在用友ERP系统中，物料（Mater
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摘要：目录背景和价值参考资料 背景和价值 参考资料 https://zhuanlan.zhihu.com/p/657912002
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摘要：目录对比其他多租户隔离方案Salesforce 多租户架构的核心设计为何选择租户ID隔离而非Schema/数据库隔离？如何保障数据安全？总结参考资料 总结 对比其他多租户隔离方案 方案 优势 劣势 适用场景 租户ID隔离 成本低、扩展性强、运维简单 依赖严格权限控制，逻辑隔离风险略高 海量租户（如S
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摘要：目录背景和价值参考资料 背景和价值 金蝶 短板一：PaaS生态孱弱，开发者集体出走 短板二：行业化深度不足，客户为"半成品"买单 短板三：混合云架构滞后，错失政企红利 底层技术空心化，研发投入“雷声大雨点小” 例如，AI模块多嫁接腾讯云、阿里云等平台，自研算法占比不足30%；数据库层面亦未突破Ora
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摘要：目录背景和价值参考资料 背景和价值 参考资料 https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU0MzQxMzA5MQ==&mid=2247485040&idx=1&sn=b52592abb2c5c2ac519f9c95c26ae2f9&chksm=fa1c5957eb9c62
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摘要：目录背景和价值前端防抖并做页面加载友好提示前端预生成token，提交表单带上token，后端做校验 （推荐，复杂度中，适合金融支付场景）一、流程图概览后端分布式锁（简单，粗暴，难度度：低）2. 安全增强措施Redis全局锁二、实现步骤1. 获取锁（原子操作）2. 执行业务逻辑六、对比：Redis 锁
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浙公网安备 33010602011771号