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原创 自定义 RAG Agent（MCP 篇）：从意图到工具调用的工程化接入
本文介绍了在已有RAG系统中集成MCP（多通道处理）的方法。MCP作为独立知识源，与KB并行接入Prompt，解决实时业务数据查询需求。系统采用双进程架构：主应用处理会话、意图和检索，独立SpringBoot进程mcp-server通过JSON-RPC协议暴露工具接口。文章详细说明了工具注册、参数提取、意图分类和检索流程，重点阐述了MCP工具如何通过标准化JSON-RPC协议实现跨语言调用，最终将实时数据与知识库内容统一整合到生成阶段。这种设计在保留原有RAG流程的同时，实现了实时业务系统的无缝接入。
2026-04-12 16:58:19
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原创 理解LLM 大模型-我奶来了都能听懂
本文系统解析了大语言模型(LLM)的核心工作原理。LLM本质上是"下一词预测器"，通过五步闭环处理文本：切分Token、词嵌入、位置编码、Transformer特征混合和预测输出。模型通过海量语料学习文本统计规律，模拟语言理解能力。文章详细阐述了Token处理、Embedding转换、位置编码方法，以及Transformer架构中的Attention机制等关键技术。同时分析了训练三阶段（预训练、指令微调、人类对齐）和推理参数设置，解释了幻觉产生原因及RAG解决方案。最后提出实践建议：优先
2026-04-13 17:58:30
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原创 利用BitMap来实现签到功能
传统方式我们使用的是用数据库表的存储签到记录，但是假如一个用户1年签到100次，而网站有100万用户，就会产生1亿条记录。随着用户量增多、时间的推移，这张表中的数据只会越来越多，占用的空间也会越来越大。所以我们这里采用的计算机里的二进制的存储~一个月最多也就 31 天，因此一个月的签到记录最多也就使用 31 bit 就能保存了，还不到 4 个字节。而如果用到我们前面讲的数据库方式来保存相同数据，则要使用数百字节，是这种方式的上百倍都不止。可见，这种用二进制位保存签到记录的方式，是不是非常高效啊！
2025-04-04 16:20:24
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原创 解决docker-compose: command not found问题
如果大家遇到我明明安装了docker-compose ，确认是报这个docker-compose: command not found错误那很可能是下面这个原因。执行这个命令后如果你确实安装了docker-compose那么它的真实地址就会输出然后。环境变量中，这样就能直接运行。实际位置的软链接，因为。
2025-03-20 14:59:27
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空空如也
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