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背景 你是否也有这样的体验: 想微调一个大模型,却被环境配置、显存不足、参数爆炸折腾得怀疑人生?好不容易找到一份教程,结果命令行敲到手软,一个OOM就让整个下午的努力付诸东流。今天,我要向你介绍一个真正能让你“躺着炼丹”的神器——LlamaFactory。它像一座高效的大模型微调工厂,让你用最少的代
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posted @ 2026-07-14 14:50
一天不进步,就是退步
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别再手撸 Text-to-SQL 了,用 50 行代码让你的应用学会"说人话"。 回想一下,你是否有过这样的经历:刚把复杂的多表联查调通,产品经理就走过来拍拍你的肩膀:"咱们后台能不能加个搜索框?让运营直接输入'上个月北京仓退货率最高的三个商品',就能出结果?" 你心里一算——分词、实体识别、意图理
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posted @ 2026-07-12 19:10
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背景 在大模型应用开发赛道,LangChain 几乎是所有开发者入门 Agent 的“启蒙框架”。凭借开箱即用的组件生态和简洁优雅的链式语法,它大幅降低了开发门槛,让普通开发者也能快速搭建轻量化 LLM 应用,支撑起了市面上绝大多数简单问答、RAG 和工具调用类的项目。然而,随着 AI 智能体(Ag
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posted @ 2026-07-10 20:20
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如果你在 2026 年还在用 `LIKE '%keyword%'` 来做知识库检索,那你可能已经错过了整个 AI 时代。 随着大模型(LLM)和 RAG(检索增强生成)架构的全面普及,**向量数据库(Vector Database)** 已经从“前沿玩具”变成了现代后端架构的**标配基础设施**。
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posted @ 2026-07-09 13:09
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引言 如果你刚开始用 ChatGPT 或 Claude,大概率遇到过这种情况:你问它“帮我看看今天上海的天气”,它礼貌地回复“我只能提供到 2025 年的数据”。你让它“分析这个 Excel 文件”,它只能请你手动粘贴内容。 这种感觉就像你雇了一个绝顶聪明的实习生,但他被锁在空房间里,没有手机,没有
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posted @ 2026-07-08 11:26
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在过去的两年里,我们见证了大型语言模型(LLM)的爆发。但作为开发者,我们深知:单纯的对话模型只是起点,能够自主规划、调用工具、解决复杂问题的 AI Agent(智能体)才是未来。 如果你还在犹豫是否要入局 AI Agent 开发,或者面对繁杂的 AI 工具链感到无从下手,那么这张 AI Agent
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posted @ 2026-07-07 13:06
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我是一名再普通不过的程序员,在一线写代码整整十五年。十五年,足够一个襁褓婴儿长成追风少年,也足够让一名懵懂的初级开发,熬成团队里人口中的"X哥"或"老X"。 还记得2011年刚入行那会儿,公司用的还是SVN,提交代码前得先和同事在QQ上喊一嗓子"别动这个类"。我抱着本翻到卷边的《Java编程思想》啃
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posted @ 2026-07-06 12:31
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1. 项目背景 业务场景:本地生活电商的 CTO 在周会上暴走——"用户表的 phone 字段一会儿是数字一会儿是字符串,同一个手机号查出来 3 条记录!金额字段有人存 9.9,有人存 '9.9元',还有人存 {value:9.9,currency:'CNY'},月底对账快疯了!" 运维也站出来补刀
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posted @ 2026-07-19 09:31
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1. 项目背景 业务场景:本地生活电商的技术负责人决定用 MongoDB 替代 MySQL。消息一出,全员懵圈——开发说"我本机装不上 MongoDB",测试说"每次重新部署环境都要半小时",运维说"生产集群我们用 Docker,但本地开发怎么跟生产对齐?"更麻烦的是,不同的开发人员用 macOS、
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posted @ 2026-07-18 22:58
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1. 项目背景 业务场景:你加入了一家创业公司"本地生活电商",技术负责人告诉你,公司要用 MongoDB 替代 MySQL 来支撑商品、订单和用户系统。你打开官方文档,扑面而来的是 database、collection、document、BSON、replica set、shard、mongod
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posted @ 2026-07-18 18:58
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专栏定位 本专栏以“业务问题驱动 MongoDB 学习”为主线,少讲空泛概念,多用真实或拟真的项目场景串联知识点。从 Docker 单机启动、CRUD、索引、聚合管道,到副本集、分片集群、性能诊断、可观测性,再进入存储引擎、查询优化器、复制协议、源码调试与 SRE 落地。每一章均采用「项目背景 →
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posted @ 2026-07-18 18:57
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