文章详细解析了RAG系统的17种优化策略，包括基础检索、语义切分、小块查大块答等方法，对比各策略的检索精度、响应速度和技术成本，并通过GPT评分评估效果。文章提供了基于应用场景和数据特征的选型建议，帮助开发者根据精度需求和预…

本文提供了大模型(LLM)开发的完整学习路线，分为4个阶段：0-2个月打牢基础（Python、数学、深度学习、Transformer）；3-5个月掌握主流框架（Prompt工程、LangChain、RAG、Agent）；6-9个月项…

MySQL 数据可视化的核心流程数据准备与清洗 确保数据质量是可视化的基础，通过 SQL 查询筛选、聚合和转换数据。例如使用 WHERE 过滤无效值，GROUP BY 进行分组统计，JOIN 合并多表数据。连接可视化工具 主流工具如 Tableau、Power BI 或 Python…

LangGraph图模块通过节点(Node)、边(Edge)和共享状态(State)实现多智能体协作与状态机工作流。节点作为基本执行单元处理具体任务，边定义执行顺序和数据流向，支持条件分支和动态路由。状态管理采用共享白板机制，通过归约函数处理并发更新。基…

传统机器学习方法（如XGBoost、随机森林）在时间序列预测中通常需要将时间序列数据转换为监督学习格式。这类方法的优势在于训练速度快、可解释性强，并且在中小规模数据集上往往表现稳健。此外，它们对超参数的敏感度相对较低&#x…

基于LangChain 2025年调研，57%企业已在生产环境部署Agent，标志着从实验阶段进入生产阶段。企业部署难点集中于输出质量可控性、系统稳定性等工程质量问题，而非模型能力本身。可观察性成为基础设施级能力，但系统化评估仍显滞后。大…

技术文章大纲：C语言造轮子大赛引言简述“造轮子”在编程中的意义，强调通过重新实现基础功能加深对底层原理的理解。介绍C语言在系统编程和性能优化中的独特优势，说明为何选择C语言作为大赛语言。大赛背景与目标分析现代开发中过度依赖现成库的…

PatchTST（Patch Time Series Transformer）是一种专为时间序列预测任务设计的新型Transformer架构，由Nie等人于2023年在论文《PatchTST: Channel Independence is Not All You Need for Time Series Forecasting》中首次提出。该方法针对传统T…