梦想三三-优快云博客

原创 Docker Compose 本地部署 Dify 的完整过程与故障排查

Dify 是一款开源的 LLM 应用开发平台，它可以帮助开发者快速构建和运营基于大语言模型的 AI 应用、工作流和知识库。对于开发者而言，在本地环境中部署一套 Dify，可以更方便地进行功能测试、方案验证和二次开发，无需依赖云服务，同时也能更好地保护数据隐私。本文旨在记录在 Windows 11 系统上，利用 Docker Desktop 的 WSL 2 后端，通过 Docker Compose 方式完整部署 Dify Community Edition 的过程。

2026-08-07 15:13:05 749

原创大模型客服如何防幻觉：RAG+SQL双重验证价格、库存和优惠

本文介绍了一种电商客服系统中的防幻觉技术方案，旨在解决大模型可能产生的商品信息、价格、优惠等错误。通过四层防护流程（RAG候选召回、SQL复核、确定性计算和答案校验），结合EvidenceLedger证据账本记录可信数据，确保回答仅基于验证过的事实。核心方法包括：RAG只提供候选商品ID，SQLite验证商品与促销信息，Decimal精确计算价格，以及最终回答校验。文章详细分析了常见幻觉类型、技术架构（数据库设计、工具函数）、验证流程及测试覆盖范围，强调程序化验证优于单纯提示词约束，显著降低了模型编造风险。

2026-08-07 13:38:22 761

原创 Python商品RAG实战：Embedding+SQLite实现关键词与向量混合检索

本文介绍了一种基于混合RAG（检索增强生成）的电商商品查询方法，结合语义检索与关键词匹配，提升自然语言需求的响应能力。传统SQL查询依赖精确关键词匹配，难以理解用户模糊需求。该方法通过text-embedding-v3生成向量索引，融合余弦相似度（65%）和中文关键词匹配（35%）进行混合评分，返回Top-K候选商品。RAG结果需通过SQLite验证价格和库存等动态信息，确保最终回答的准确性。项目结构清晰，包含配置、Embedding调用、索引构建和检索验证等模块，适用于轻量级电商场景。

2026-08-07 08:06:38 374

原创 Qwen Function Calling实战：重构电商客服AI Agent

本文介绍了基于Qwen Function Calling能力重构电商客服Agent工具调用层的方法。相比旧版正则解析文本格式的Action，新版通过结构化JSON Schema定义工具参数，利用message.tool_calls读取工具请求，提高了调用可靠性。文章重点分析了Function Calling协议、工具Schema设计、项目目录结构、百炼客户端初始化，以及新版将候选检索与事实验证分离的防幻觉设计。

2026-08-06 13:54:29 464 2

原创 Python手写ReAct AI Agent源码解析：实现多轮工具调用与电商客服

本文深入分析一个Python电商客服AI Agent的实现细节，从配置加载到Agent循环的完整执行流程。该项目通过纯Python实现ReAct模式，不使用LangChain等框架，适合学习AI Agent底层原理。

2026-08-06 13:45:02 466 1

原创 Python从零实现AI Agent电商客服（Qwen/Ollama+SQLite源码解析）

电商客服AI Agent实现本文介绍了一个基于ReAct模式的电商客服AI Agent实现方案，主要解决大模型无法访问实时数据的问题。通过Python构建了一个完整的Agent系统，能够查询商品信息、促销政策和计算最终价格。核心功能实现了ReAct循环（推理-行动-观察-回答）支持SQLite数据库查询和促销政策读取可在Qwen在线模型和Ollama本地模型间切换保留多轮对话上下文

2026-08-06 13:34:00 651

原创 YOLOv5口罩检测完整实战（二）：从现成数据集到训练、评估与摄像头识别

本文介绍了使用YOLOv5s模型训练口罩检测系统的完整流程。

2026-08-03 23:07:52 231

原创 LangChain RAG PDF 智能问答实战：用 Streamlit 构建本地知识库（完整代码）

本文介绍了一个基于RAG（检索增强生成）技术的智能PDF问答工具，使用阿里云百炼API和LangChain框架实现。核心功能包括：上传PDF文档后，用户可针对文档内容提问并获得AI生成的回答，同时支持多轮对话历史记录。项目包含两个核心文件：scripts.py处理RAG逻辑（文本切分、向量化、检索问答），main.py构建Streamlit交互界面（文件上传、问答交互、历史记录）。该方案解决了大模型无法直接处理私有文档的问题，通过将文档内容向量化存储并检索相关片段来增强生成效果。

2026-08-03 22:36:05 253

原创 Function Calling 实战：用 Qwen 让大模型学会查天气（完整代码）

本文介绍了如何通过Function Calling（函数调用）机制，让AI大模型结合外部工具实现实时信息查询。以天气查询为例，展示了完整的实现流程：用户提问"北京天气咋样？"→模型生成工具调用请求（函数名+参数）→程序执行模拟天气函数→模型整合结果生成自然语言回复。文章提供了基于阿里云百炼Qwen模型的完整Python代码，并详解了Function Calling的核心原理——模型仅负责生成结构化请求，实际函数执行由外部程序完成。该技术突破了纯文本生成的局限，使大模型能够获取实时数据和执行具体操作。

2026-08-03 22:23:22 492

原创 LangChain Chain 实战：用管道符把 Prompt、Model 和 Parser 串起来

本文介绍了如何使用LangChain的Chain功能将多个组件连接成一个可复用的处理流程。通过一个具体案例，展示了如何接收国家名称，生成提示词，调用通义千问模型，并将输出解析为Python列表。文章对比了传统嵌套调用和使用管道符|的Chain写法，两者最终效果相同，但Chain方式更加清晰简洁。技术原理部分解释了Chain的数据流思想和管道符重载机制。代码模块详细解析了提示词模板、输出解析器和模型调用的实现细节，为读者提供了完整的可运行示例。该方案适用于需要将多个大模型处理步骤串联的场景。

2026-08-01 00:21:49 418

原创 LangChain Output Parser 实战：从字符串到结构化数据的完整指南

本文介绍了如何使用 LangChain 的 Output Parser 将大模型返回的文本解析为结构化数据。

2026-08-01 00:21:36 386

原创 YOLOv5 口罩目标检测实战（一）：项目整体介绍与数据准备

在公共场所佩戴口罩已成为常态化防护措施，但人工监督耗时费力且存在盲区。利用计算机视觉技术对摄像头画面进行实时检测，能够有效辅助安防和防疫管理。本项目使用早期YOLOv5 2.0版本中的YOLOv5s模型，实现端到端的口罩佩戴检测。1. 找到每张人脸在画面中的位置（定位）；2. 判断该人脸属于mask（戴口罩）还是no-mask（未戴口罩）。模型最终输出若干个目标框、每个框的类别和置信度。本文作为系列开篇，重点介绍项目的目标、数据集构成、文件目录结构以及完整的数据流转流程。

2026-07-31 23:59:25 410

原创 LangChain Few-shot Prompt 实战：用两个示例让 Qwen 学会统一客户信息格式

摘要本文介绍了使用Few-shot Prompting技术优化大语言模型输出的方法。通过LangChain的FewShotChatMessagePromptTemplate，以客户信息格式化为例，演示了如何让模型学习固定输出格式。相比Zero-shot的文字描述规则，Few-shot提供输入-输出示例对，使模型更准确掌握年龄单位补充、省份补全和Markdown结构要求。文章包含完整代码实现，通过两组示例（张三、李四）训练后，模型能正确格式化新数据（如王五的信息为"31岁"、"河南省郑州市"）。关键技术点包

2026-07-31 23:58:40 343

原创 LangChain Prompt Template 详解：翻译案例动态提示词

本文逐步讲解 LangChain 提示词模板。案例将输入语言、输出语言、待翻译文本和语言风格设计为变量，先分别创建系统消息模板与用户消息模板，再使ChatPromptTemplate 统一管理，最后完成汉语、法语、俄语和韩语四组翻译任务。

2026-07-29 16:41:46 447

原创 LangChain模型调用与多轮对话完整实战

摘要：本文记录使用 LangChain 调用阿里云百炼 Qwen 模型的完整过程，包括创建 API Key、在 Windows 中配置环境变量、连接 OpenAI 兼容接口、理解三种消息类型，以及手动维护多轮对话历史。本文使用 Python 3.10.18 和 uv 项目环境。

2026-07-27 22:27:33 581

原创 Windows下uv安装与环境配置教程

摘要：本文记录一次真实的 Windows 11 环境搭建过程：将 uv 安装到 D 盘，集中管理缓存、Python 和工具目录，安装 Python 3.10.18，再通过 `pyproject.toml` 与 `uv.lock` 一键还原项目依赖，最后在 PyCharm 中关联正确的解释器。文末还整理了 PATH、空目录、pip 和 IDE 标红等常见问题。

2026-07-27 22:27:15 1164

原创【OpenCV】DNN实时人脸年龄性别识别 (附完整代码)

本文介绍了一种基于OpenCV DNN模块的轻量级人脸属性分析系统，能够在实时视频流中同时检测人脸并识别其性别和年龄。系统采用三组预训练模型（人脸检测、性别分类、年龄预测），无需复杂深度学习框架即可在CPU上实现实时推理。文章详细解析了工程代码，包括中文显示封装、模型初始化流程以及核心推理逻辑，并提供了完整的可运行Python代码。该系统适用于智能安防、智慧零售等场景，具有部署简单、计算资源要求低的特点，可直接迁移到其他视觉分析任务中。

2026-07-20 22:14:52 377

原创【OpenCV】dlib CNN卷积神经网络人脸检测（附完整代码）

本文介绍了基于dlib CNN的人脸检测方法，对比了HOG与CNN检测器的性能差异。CNN检测器在复杂场景下具有更高的准确率和鲁棒性，但计算成本较高。文章提供了完整的代码实现，详细解析了模型加载、图像处理、检测参数调节等关键环节，并比较了dlib CNN与OpenCV Haar级联分类器的特性差异。实验结果表明，dlib CNN检测器能有效检测多角度、遮挡和复杂光照条件下的人脸，是实现高精度人脸检测的轻量级解决方案。

2026-07-20 22:11:51 444

原创 YOLOv5口罩检测完整实战：训练、评估与摄像头识别

本文介绍了基于YOLOv5的口罩检测实战项目。

2026-07-17 21:02:23 371

原创 YOLOv5目标检测：结合口罩检测项目讲清框架原理与核心概念

本文以YOLOv5口罩检测项目为例，系统介绍了目标检测的核心概念与技术原理。目标检测需要同时识别物体类别和位置（边界框），不同于单纯的图像分类。YOLO作为单阶段检测器，通过一次前向传播完成预测，具有实时性优势。文章详细解析了YOLOv5的三部分网络结构（Backbone、Neck、Head）、边界框表示方法、Anchor机制、置信度计算、NMS去重原理以及训练中的损失函数。同时解释了关键评估指标Precision、Recall和mAP的含义。

2026-07-17 20:47:59 539

原创 Git与GitHub基础入门：从零开始掌握版本控制与代码托管（完整图文教程）

Git和GitHub是开发者必备的版本控制和协作工具组合。Git作为本地版本控制系统记录代码修改历史，GitHub则提供云端代码托管与团队协作平台。本文详细介绍了从Git安装配置到GitHub账号注册、SSH密钥设置的全流程，包括Windows系统下的Git安装步骤、基础配置方法，以及如何通过SSH实现免密连接GitHub。文章特别强调了Git与GitHub的区别与联系，并提供了实用的配置建议，适合零基础开发者快速上手使用这套工具链进行代码管理和协作开发。

2026-07-11 12:01:08 602

原创 OpenCV + dlib实现人脸轮廓与摄像头实时轮廓绘制（附加完整代码）

本文基于dlib的68点人脸关键点检测，实现了从离散点到连续轮廓的视觉转换。通过两种绘制方法：1）连续点连线绘制脸颊、眉毛等开放轮廓；2）凸包算法勾勒眼睛、嘴唇等闭合区域。代码支持静态图片处理和摄像头实时检测，将关键点连接为直观的面部网格结构。核心算法包括dlib的ERT关键点定位和OpenCV的凸包计算，通过函数化封装实现了工程化应用，可便捷迁移至人脸分析相关项目。

2026-07-10 17:24:29 699

原创【OpenCV + dlib】实现HOG人脸检测与关键点定位（附完整代码）

在人脸检测与关键点定位领域，除了OpenCV自带的Haar级联分类器，dlib库提供的HOG（方向梯度直方图）算法和形状预测器是另一种轻量且精度更高的传统视觉方案。HOG算法通过统计图像局部区域的梯度方向直方图来描述物体轮廓，配合线性SVM分类器，在正面人脸检测上效果优于Haar，且对侧脸、遮挡有一定鲁棒性。使用HOG算法检测静态图片中的人脸位置，并绘制矩形框；加载68点面部关键点模型，精准定位眼睛、眉毛、鼻子、嘴巴、下巴轮廓等特征点，并在图像上绘制序号标注。

2026-07-09 23:59:28 323

原创【OpenCV】指纹识别与验证系统——基于SIFT特征匹配（附完整代码）

文章摘要本文介绍了基于SIFT算法的指纹识别与验证系统实现。指纹识别利用生物特征的唯一性，通过SIFT提取旋转、缩放不变的稳定关键点，结合FLANN快速匹配和Lowe比率测试过滤误匹配。系统支持两种模式：1:N识别（从数据库匹配最相似指纹）和1:1验证（比对两枚指纹是否一致）。Python代码示例展示了完整的处理流程，包括特征提取、匹配优化和阈值判定。实验表明，该方法能有效处理指纹图像的形变和噪声，实现准确的身份认证。核心依赖OpenCV的SIFT特征提取器和FLANN匹配器，适用于手机解锁、门禁等实际场

2026-07-08 13:41:10 526

原创【OpenCV】模板匹配实现身份证号码识别（附完整代码）

本文介绍了一个基于OpenCV模板匹配的身份证号码识别系统。该系统通过二值化、轮廓检测等技术从模板图片中提取0-9数字样本，构建标准模板库；然后对身份证图像进行预处理，定位号码区域并分割每个数字；最后使用模板匹配方法识别数字并输出完整号码。系统采用模块化设计，包含图像预处理、轮廓排序、模板匹配等核心功能，代码完整可运行，并支持可视化调试。该方法可迁移至银行卡号、车牌等数字识别场景，具有较高的实用价值。

2026-07-08 13:25:55 444

原创 Flask + PyTorch模型部署实战：从训练权重到API接口完整工程解析（附完整代码）

本文介绍了如何将PyTorch训练的ResNet18花卉分类模型部署为Flask Web服务，提供模型推理API。

2026-07-06 23:56:00 663

原创【OpenCV】 Haar级联分类器实现静态图片人脸检测（附完整代码）

本文介绍了基于Haar级联分类器的传统人脸检测方法，适用于轻量化场景与新手入门。通过OpenCV预训练模型（haarcascade_frontalface_default.xml），无需训练即可实现静态图片的人脸检测。代码完整实现了灰度预处理、多尺度检测（detectMultiScale参数调优）、坐标输出及矩形框标注功能，并附有调试技巧。相比深度学习方案，Haar算法依赖明暗纹理特征（如眼窝与脸颊的灰度差），通过滑动窗口和图像金字塔快速定位人脸。

2026-07-03 23:56:11 682

原创【OpenCV】实现目标特征点运动轨迹跟踪完整代码（Shi-Tomasi角点+Lucas-Kanade光流）

本文介绍了一种基于稀疏光流的物体运动跟踪方法，使用Shi-Tomasi角点检测和金字塔Lucas-Kanade光流算法实现视频中物体的运动轨迹绘制。该方法通过提取图像中的稳定角点作为特征点，利用光流算法跨帧跟踪特征点位置，筛选有效跟踪点并绘制连续运动轨迹。文章提供了完整的OpenCV实现代码，包含视频初始化、角点检测、光流跟踪和轨迹绘制等模块，可实时可视化物体运动路径。该方法计算量小、实时性强，适用于视频运动分析和目标跟踪场景。

2026-07-03 23:25:51 876 1

原创【OpenCV赛题实战】实现答题卡智能判分系统（完整代码+逐行详解）

本文提出了一种基于OpenCV传统图像处理算法的答题卡自动识别与评分系统。实验结果显示系统能准确识别填涂答案并自动评分，适用于各类纸质答题卡的自动批改场景。

2026-07-02 21:30:00 359

原创 OpenCV实现发票文档透视矫正：四点透视变换完整实战解析（附完整代码）

本文介绍了一套基于四点透视变换的文档矫正算法，通过自动检测文档轮廓并定位四个角点，将倾斜拍摄的发票、证件等图像矫正为标准平面图。核心流程包括图像预处理、轮廓检测、角点排序和透视变换，详细拆解了每个模块的代码实现与参数原理。该方法能有效解决OCR识别中的梯形畸变问题，适用于各类平面文档的自动化矫正需求。

2026-07-02 13:32:17 564 1

原创 OpenCV DNN实现图像风格迁移：实时四格摄像头实战（附完整代码）

摘要本文介绍了如何使用OpenCV的DNN模块实现图像风格迁移技术。文章详细解析了核心原理，包括内容损失和风格损失的概念，并对比了传统迭代优化与快速神经风格迁移的区别。通过OpenCV的DNN模块，无需复杂框架即可加载.t7格式的预训练模型进行推理。环境配置仅需安装OpenCV和NumPy，模型可从开源项目获取。

2026-07-02 12:36:31 364

原创 ResNet18迁移学习实现豆科叶片病害小样本分类——完整工程实战与深度原理解析（附完整代码）

摘要本文提出了一套基于PyTorch的迁移学习解决方案，用于解决农业图像分类中的小样本和类别不平衡问题。以豆科叶片病害识别（健康、角斑病、锈病三类）为例，采用ResNet18预训练模型。方案包含数据增强流水线、标签平滑技术、自适应学习率调度等优化措施，最终输出分类报告和混淆矩阵进行评估。代码严格遵循工程化规范，可直接迁移至其他小样本视觉分类任务。

2026-06-29 23:44:11 876 1

原创基于 OpenCV 的 SIFT 特征图像拼接实现（附完整代码）

本文介绍了基于OpenCV+SIFT特征的图像自动拼接方法。首先通过SIFT算法提取两张图片的多尺度关键点和128维描述子；然后使用K近邻匹配和Lowe比率筛选获得可靠特征匹配对；接着利用RANSAC算法求解单应矩阵进行透视变换；最后将右图矫正对齐左图并完成拼接融合。文章详细解析了从特征提取到图像融合的全流程实现代码，包括SIFT特征与Harris角点的对比、暴力匹配与FLANN匹配的区别等关键技术点，为图像拼接应用提供了完整的解决方案。该方法可直接拓展到多图拼接和实时全景合成等场景。

2026-06-26 00:34:39 692

原创 OpenCV实战：图像金字塔、图像直方图及直方图均衡化（附完整代码）

本文介绍了OpenCV在Python环境下的三个核心图像处理技术：1. 图像金字塔：包括高斯金字塔（下采样缩小/上采样放大）和拉普拉斯金字塔（保存细节信息），演示了512×512图像的多级缩放与细节还原。2. 图像直方图：实现灰度直方图、彩色三通道直方图和掩膜局部直方图，用于分析图像明暗分布和色调特征。3. 直方图均衡化：对比全局均衡化和CLAHE自适应均衡化效果，后者通过分块处理能更好保留细节。

2026-06-22 20:10:27 460

原创深度学习自然语言处理：CBOW 模型原理与代码精讲

Word2Vec是NLP领域的经典模型，通过将词语转化为低维稠密向量（词嵌入），解决了传统方法（如词袋模型和One-hot编码）的高维稀疏问题。Word2Vec包含CBOW（用上下文预测中心词）和Skip-gram（用中心词预测上下文）两种训练方式。其核心思想是通过神经网络学习词语的语义关系，使得语义相近的词在向量空间中的距离更近。本文详细介绍了CBOW的实现过程，包括数据预处理、模型构建、训练循环及词向量提取，并对比了不同方法的优劣。最终训练得到的词向量可用于语义分析、文本分类等NLP任务，显著提升了计算

2026-06-17 00:28:12 625

空空如也

空空如也