Felix_Openmind

摘要： 1. Agent业务建模能力 智能审批Agent 智能知识库Agent 智能客服Agent 数据分析Agent 2. Worflow设计能力 State Node Edge Conditional Edge Interrupt Checkpoint Human-in-loop 3. 企业工程能力 T 阅读全文

摘要： 第一层：最底层（核心引擎）—— 确实是大模型 无论用什么工具，最终生成SQL这个“翻译”动作，必须由大模型（LLM）完成。因为只有大模型具备理解自然语言（中文/英文）和生成代码（SQL）的泛化能力。 早期用BERT微调，现在几乎统一换成 GPT-4、Claude、Qwen 等基座模型。 如果没有大模 阅读全文

摘要： 错误现象 执行 RAG 向量检索时出现： 相似性搜索失败: 'float' object is not subscriptable 同时日志： Building prefix dict from the default dictionary ... Loading model from cache 阅读全文

摘要： https://www.zhihu.com/search?type=content&q=知识图谱 实战指南：知识图谱建好了，为什么还是用不起来 - 韩欣的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/2037452262138754470 HybridRAG的思路比较好： 阅读全文

摘要： 1️⃣ 创建插件目录 mkdir -p /usr/local/lib/docker/cli-plugins 2️⃣ 下载 plugin 版本 curl -SL https://github.com/docker/compose/releases/download/v2.29.2/docker-com 阅读全文

摘要： https://yeasy.gitbook.io/context_engineering_guide/di-san-bu-fen-jin-jie-ji-shu-yu-jia-gou/09_agents/9.4_agent_memory https://aws.amazon.com/cn/blogs/ 阅读全文

摘要： FastAPI 里最核心的数据流转设计问题之一，本质是： 🔥 DTO（Pydantic） ↔ ORM（SQLAlchemy） ↔ DB Model 实例 Pydantic BaseModel（API层 DTO） 👉 作用：接口输入/输出 class UserSchema(BaseModel): 阅读全文

摘要： 进阶优化（非常关键） 1️⃣ Query Rewrite（查询改写） LLM： 用户问题 → 改写成： keyword query semantic query filter condition 2️⃣ Multi-query expansion 问题： “用户登录失败” 扩展： 登录失败原因 au 阅读全文

摘要： https://www.cnblogs.com/1285026182YUAN/p/18519790 https://developer.aliyun.com/article/1600353 https://juejin.cn/post/7222654249133260856 阅读全文

摘要： 一、纯 LLM 意图分类（1.0 阶段） 1️⃣ 架构本质 最早最简单的方案是： 用户问题 → Prompt → LLM → 输出 intent（chat / rag / tool / code） 例如： 请判断用户意图： 输出：chat | rag | tool | code 2️⃣ 特点 ✔ 优 阅读全文