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 阅读全文
posted @ 2025-05-22 15:43
向着朝阳
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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 阅读全文
posted @ 2025-05-22 13:51
向着朝阳
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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 阅读全文
posted @ 2025-05-22 11:44
向着朝阳
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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 阅读全文
posted @ 2025-05-22 07:49
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