个人随笔
Agent学习(12):LangChain的简单使用
LangChain 是一款专为构建大语言模型（LLM）应用设计的 Python/JavaScript 开源框架，核心目标是解决 “只用原生 LLM API 开发复杂应用太繁琐” 的问题，让开发者能快速把 LLM（比如 ChatGPT、文心一言、智谱清言等）和外部资源（数据、工具、知识库）结合起来，搭建智能对话、问答机器人、数据分析、自动化工作流等应用。1、先安装环境conda create ...
 人工智能  2026-02-10 22:09:09
英语初学者必备：冠词、副词、连词高频清单+例句（易懂好背）
说明：筛选最高频、最基础的词汇（总量控制在80个以内，贴合初学者记忆量），例句均为简单句，无复杂语法，背熟后可应对基础英语文章、日常对话及简单英语电影台词，搭配基础语法即可快速理解句意。一、冠词（3个核心，英语中“帽子”，修饰名词）冠词分3个，用法简单但高频，每句名词前基本都会用到，必须背熟！冠词类型词汇核心用法例句（简单易懂）不定冠词（泛指“一个”）a用在辅音音素开头的单数名词前I hav...
 English  2026-02-10 17:32:04
英语初学者必备形容词笔记（适配阅读+看电影）
说明：筛选 120个高频形容词（覆盖日常、情感、场景、描述类，是英语文章和电影中出现率最高的基础词汇），每个词搭配1个简单例句（语法贴合初学者水平，无复杂句式），背熟后可应对80%基础阅读和日常对话类电影的形容词理解需求，无需额外记忆复杂词汇，优先保证“实用、好记、常见”。一、日常基础描述类（最常用，电影/文章每段必现）核心：描述人、物、天气、时间等基础场景，简单易记，例句贴合日常。good...
 English  2026-02-10 17:31:31
英语初学者核心动词笔记（看懂文章+电影必备）
共 120 个最高频动词，覆盖 90% 日常、电影、简单文章场景，适配掌握基础语法的初学者，背熟可轻松应对简单英语阅读和日常类英语电影（配合字幕）。笔记格式：动词 | 音标 | 中文含义 | 基础例句（例句均为简单句式，贴合日常，方便理解记忆）一、最核心万能动词（20个，句子必备，高频复用）be /biː/ ｜ 是；存在 ｜ I am happy.（我很开心。）have /hæv/ ｜ 有；...
 English  2026-02-10 17:31:00
英语入门核心名词清单（带例子，初学者必背）
目标：掌握后可看懂 80% 日常英文文章、电影、对话里的核心名词总词量：300 个高频核心名词（分场景，好记、高复用；例子句式简单，贴合初学者语法基础，易理解、易联想）一、人 & 家庭（32）people 人 —— These people are my friends.（这些人是我的朋友。）person 人 —— She is a kind person.（她是一个善良的人。）man 男人...
 English  2026-02-10 17:30:22
Text2SQL（大模型驱动）的简单理解
一、Text2SQL 基础认知1.1 基本定义与意义Text2SQL（又称NL2SQL）是一种将自然语言转换为SQL查询语句的技术，核心意义在于：让非专业人员无需学习SQL语法，就能通过自然对话的方式查询数据库、获取所需信息，降低数据查询的门槛。1.2 典型应用场景业务分析师的数据自助服务智能BI与数据可视化（含NL2Chart、ChatBI）客服与内部数据库查询跨部门数据协作与分享运营数据...
 人工智能  2026-02-08 19:55:05
Agent学习(11):LlamaIndex的简单使用
LlamaIndex（曾用名 GPT Index）是一款专为大语言模型（LLM）打造的检索增强生成（RAG）开发框架，简单说：它是连接「你的私有数据（文档 / 数据库 / API）」和「通用 LLM（如 GPT-4 / 通义千问 / Llama）」的 “桥梁”，让 LLM 能精准回答基于你私有数据的问题，而不是只依赖模型自身的训练数据。1. 大语言模型开发框架的价值是什么？SDK：Softw...
 人工智能  2026-02-08 15:25:57
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
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