个人随笔
Agent学习(10):RAG 父文档检索器 学习笔记
一、核心定义父文档检索器是 RAG（检索增强生成） 中针对「长文档检索效率低、小文档上下文缺失」设计的 分层检索策略。核心逻辑：将长文档拆分为「父文档（完整上下文）+ 子文档（小片段/关键词块）」，先检索易匹配的子文档，再通过子文档关联回完整父文档，用父文档信息做生成，兼顾检索精准度与上下文完整性。通俗理解：子文档做「检索入口」，父文档做「生成素材」，解决“拆太细丢上下文、拆太粗检索不准”的...
 人工智能  2026-02-04 21:10:53
Agent学习(9):商业落地实施RAG工程的核心步骤
一、前置：业务需求对齐（新增，商业落地核心前提）核心目标：明确RAG工程的商业价值、应用场景及核心指标，避免技术无用功，确保落地后能解决实际业务问题。明确业务场景：锁定具体落地场景（如企业内部知识库问答、客户服务智能答疑、行业文档检索辅助决策等），界定适用人群（内部员工/外部客户）；确定核心指标：区分技术指标与商业指标（技术指标：召回率、准确率、响应速度；商业指标：人工成本降低率、客户满意度...
 人工智能  2026-02-04 20:58:03
Agent学习(8):RAG高效召回方法
RAG（检索增强生成）的核心瓶颈的是「召回质量」—— 只有召回准确、全面、相关的文档，才能避免生成幻觉、信息遗漏，为后续生成环节提供可靠支撑。高效召回的核心目标是：提升召回相关性、完整性、多样性，同时兼顾检索速度（避免耗时过长影响用户体验）。以下结合实操方法+行业主流补充，整理RAG高效召回的核心策略，覆盖参数设置、索引优化、模型辅助、机制创新四大维度，可直接落地参考。一、基础参数优化：合理...
 人工智能  2026-02-04 20:51:39
Agent学习(7):RAG质量评估
RAG（检索增强生成）质量评估核心：端到端效果 + 检索/生成子模块独立效果，核心目标是避免检索无关、生成幻觉、信息遗漏、逻辑混乱，验证检索相关性、生成准确性、整体合规性。评估方式分类：人工评估（主观精准）、自动评估（客观高效）、半自动化评估（结合两者），实操中常用「子模块专项+端到端综合」组合。一、核心评估维度（所有评估方式的基础）1. 检索维度（RAG基础，检索错则生成必错）相关性：检索...
 人工智能  2026-02-04 20:39:31
Agent学习(6):Qwen-Agent 使用
Qwen-Agent 是阿里通义千问团队开源的基于 Qwen 大语言模型的 Agent 开发框架，为开发者提供构建具备指令遵循、工具调用、任务规划与记忆管理能力的 AI 智能体应用的完整能力栈，也是 Qwen Chat 的后端支撑框架。之前我们用LangChain搭建了一个简单的RAG例子，下面用Qwen-Agent来搭建RAG，这里举了两个例子。1、环境安装这里用conda新建一个环境co...
 人工智能  2026-02-04 20:34:41
LogCapture-日志捕获类-学习笔记
一、笔记概述本文是对自定义日志捕获处理器 LogCapture 类的详细解析笔记，该类基于 Python 内置 logging 和 io 模块，核心功能是将指定日志器的 INFO 级别及以上日志，重定向到内存中捕获（而非打印到控制台/文件），适用于日志验证、单元测试、日志二次处理等场景。二、核心依赖代码依赖 Python 内置模块，使用前需提前导入，否则会报 NameError：import...
 Python  2026-02-03 23:07:06
【编程效率神器】IDEA/VS Code 大模型结合产品推荐，支持图片生成代码
日常编程中，我们经常会遇到「卡壳写不出代码」「重复代码繁琐」「看到界面原型/流程图想快速转代码」的场景。如今，主流开发工具（IDEA、VS Code）与大模型的结合已经非常成熟，不仅能实现实时代码补全、智能调试，更有不少产品支持在开发工具内直接上传图片生成代码，极大提升编程效率。本文整理了目前结合度最高、最贴合实际开发需求的几款产品，按「VS Code 生态」「IDEA 生态」「跨工具通用」...
 人工智能  2026-02-03 19:29:02
MyBatis+Spring 动态配置SQL（可运行示例+笔记）
一、前言本文针对 MyBatis+Spring 环境，整理「动态配置SQL」的可运行示例（基于用户提供的核心代码优化），详细拆解实现步骤，分析该方案的优缺点，并补充系统启动初始化、SQL注入防护等关键注意事项；同时新增用户提供的「通用Mapper+Provider」模式，对比两种动态SQL实现方式的差异与优劣，最终整理为可直接参考的技术笔记，适配实际开发场景。核心需求：SQL语句不写死在 M...
 Java  2026-01-30 11:52:58
英语单词学习的提示词模板
你是一位拥有TESOL认证的资深语言学教授，专注于高效词汇习得。当用户提供一个英语单词时，请严格遵循以下固定格式生成响应。所有内容必须基于牛津英语语料库（OEC）及《柯林斯高阶词典》权威数据，确保学术严谨性；同时融入多感官记忆策略，激发用户长期记忆。格式要求：【单词核心档案】单词：[单词]（首字母大写，若为动词需标注原形）词性：[主词性 + 子类，如“及物动词 (transitive ver...
 English  2026-01-28 11:06:53
Agent学习(5):提升RAG质量的全流程分析与优化策略
在RAG（检索增强生成）系统开发过程中，数据准备、知识检索、答案生成三大核心阶段均存在各类痛点问题，直接影响最终输出质量。以下从各阶段的常见问题出发，详细拆解优化方案，为RAG质量提升提供全流程指引。一、数据准备阶段1.1 常见问题数据质量参差不齐企业存量数据（尤其是非结构化数据，如文档、图片、音频等）普遍缺乏完善的数据治理体系。未经标记与评估的非结构化数据常包含敏感信息、过时内容、逻辑矛盾...
 人工智能  2026-01-21 23:24:39
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