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RSS订阅原创 RAG优化知识库检索（5）：多阶段检索与重排序
多阶段检索与重排序技术显著提升了RAG系统的检索质量。通过粗检索（BM25/轻量级向量）快速筛选候选集，再结合精检索（交叉编码器/深度语义匹配）进行重排序，实现效率与精度的平衡。关键设计包括两阶段架构划分、候选集大小调优和特征传递策略。实践表明，该技术能有效应对大规模知识库和复杂查询的挑战，为高质量内容生成奠定基础。（149字）
2025-06-03 10:31:13
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原创 知识图谱系列（5）：表示学习
知识图谱表示学习（Knowledge Graph Representation Learning）旨在将知识图谱中的实体和关系映射到低维连续向量空间，使得这些向量能够保留知识图谱中的语义信息和结构特征。通过表示学习，我们可以将符号化的知识转化为计算机更易处理的数值表示，为知识图谱的补全、推理、问答等下游任务提供强大支持。与传统的基于规则的方法相比，表示学习方法具有更强的泛化能力和灵活性，能够更好地处理知识图谱中的不确定性和复杂性。
2025-06-02 23:00:51
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原创 动态规划（10）：状态压缩
状态压缩动态规划利用二进制位运算高效处理组合优化问题，适用于状态空间较小（如n≤20）且涉及元素组合的场景。核心思想是将元素选择状态编码为整数，通过位运算实现简洁的状态表示和转移。经典应用包括旅行商问题（TSP）和集合划分问题：TSP解法用二进制位标记访问城市，空间复杂度O(n·2ⁿ)；集合划分问题则优化子集分配方案。该方法的优势在于状态表示简洁、转移高效、内存占用小，特别适合解决需要枚举组合关系的NP难问题，相比暴力搜索显著提升效率。
2025-06-02 22:57:21
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原创 动态规划（9）：树形动态规划
摘要 树形动态规划（Tree DP）是动态规划在树结构上的应用，通过分解子树问题自底向上求解。其核心在于状态定义（如dp[u][state]）和转移方程设计，通常采用后序遍历确保子节点状态先计算完成。经典问题如树的最大独立集，通过定义节点选择/不选择的状态，利用转移方程dp[u][0] = sum(max(dp[v][0], dp[v][1]))和dp[u][1] = 1 + sum(dp[v][0])求解。树形DP适用于网络分配、路径优化等问题，具有高效性和结构性优势。
2025-05-28 11:47:39
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原创 如何做好一份技术文档？
技术文档是软件开发中的关键桥梁，具有知识传承、降低学习门槛、提升协作效率等核心价值。优秀文档具备结构清晰、内容准确、语言简洁、用户体验良好等特征。写作时应明确受众需求，采用5W1H原则，结合图表代码示例，并持续迭代维护。文档工具包括Markdown、Sphinx等，团队协作需建立评审机制和统一规范。技术文档的创作不仅体现专业能力，更是沟通与同理心的展现。
2025-05-28 11:41:14
737
原创 动态规划（8）：路径问题
本文探讨了二维网格中路径问题的动态规划解法。文章分析了路径问题的基本特征（网格结构、移动限制、优化目标）和通用动态规划框架（状态定义、转移方程、边界条件等），重点讲解了"不同路径"和"最小路径和"两个经典问题。 针对"不同路径"问题，提出了三种解法：二维动态规划（时间复杂度O(mn)，空间复杂度O(mn)）、空间优化的一维动态规划（空间复杂度O(n)）以及数学组合数解法。对于"最小路径和"问题，给出了标准动态规划解法和空间优化版
2025-05-27 16:04:16
727
原创 知识图谱系列（4）：查询与推理技术
知识图谱查询与推理技术是知识图谱应用的核心，支持从海量数据中检索信息和发现隐含知识。文章系统介绍了知识图谱查询语言与方法，包括SPARQL、Cypher、Gremlin等主流查询语言的语法特点与查询示例，以及精确查询、模糊查询等不同查询模式。针对查询优化，探讨了索引优化、查询规划、分布式查询等关键技术，旨在提高大规模知识图谱的查询效率。这些技术共同构成了知识图谱从静态数据到动态知识服务的基础支撑。
2025-05-27 16:01:40
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原创 知识图谱系列（3）：构建方法与流程
知识图谱构建涉及多环节技术，主要包括知识获取、抽取与处理。知识获取根据数据源结构化程度分为三类：结构化数据（关系型数据库、开放数据集）易于处理；半结构化数据（网页、维基百科）需解析预处理；非结构化数据（文本、多媒体）需复杂NLP技术。知识抽取方法包括基于规则（精确但扩展性差）、基于统计（需大量标注数据）和基于深度学习（主流方法，性能优越但资源需求大）。当前主要挑战包括数据质量、领域适应性、多语言多模态处理及系统效率问题，需通过数据清洗、领域适应、多模态融合等技术解决。
2025-05-26 16:02:38
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原创 动态规划（7）：背包问题
背包问题动态规划解法综述 背包问题是动态规划的经典问题，主要包括01背包、完全背包、多重背包和分组背包四种类型。01背包是最基础形式，每种物品只能选或不选，通过状态转移方程和空间优化（逆向遍历）实现高效求解。完全背包允许物品无限次选取，采用正向遍历策略。多重背包限定物品选取次数，可通过二进制优化转化为01背包问题。分组背包则要求每组最多选一件物品，需遍历组内所有物品寻找最优解。这些算法在资源分配、投资决策等实际问题中有广泛应用，是动态规划的重要基础。掌握其核心状态转移思想和空间优化技巧，能有效解决各类约束条
2025-05-26 15:58:30
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原创 Dify聊天系统SSE响应和聊天树数据结构图解
Dify聊天系统的SSE响应和聊天树数据结构在实际应用中起到了关键作用。SSE请求参数包括response_mode、conversation_id、files、query和inputs等，用于处理用户输入和文件上传。SSE响应事件类型丰富，如onData、onThought、onFile等，用于实时更新聊天内容和状态。事件处理流程通过更新聊天树、Agent思考、文件添加等方式，确保用户界面的实时反馈。handleSend函数负责处理用户发送请求，通过SSE与服务器通信，更新聊天树并返回响应。状态更新流程展
2025-05-23 13:59:43
1462
原创 一些Dify聊天系统组件流程图架构图
Dify聊天模块的架构图展示了其组件层级、数据流和状态传递流程。整体架构包括客户端应用、ChatWithHistory、ChatWrapper和Chat基础组件等。ChatWithHistory负责会话历史管理，ChatWrapper作为聊天包装层，Chat基础组件包含Question、Answer和ChatInputArea等子组件。数据流通过useChatWithHistory和useChat钩子进行管理，分别处理会话历史和聊天状态。上下文（如ChatWithHistoryContext和ChatCon
2025-05-23 13:52:04
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原创 JavaScript性能优化实战（14）：跨端JavaScript性能优化
在当今多端开发时代，JavaScript已广泛应用于移动应用、桌面应用和小程序等环境，但不同平台的运行时环境差异为性能优化带来了挑战。本文重点探讨了React Native的性能优化策略，包括架构认知、组件渲染优化、新架构技术（Fabric与Turbo Modules）以及状态管理优化。通过任务拆分、减少桥接通信、使用memo和PureComponent、优化大列表渲染、避免不必要的重新渲染等方法，可以有效提升React Native应用的性能。此外，新架构中的Fabric和Turbo Modules通过减
2025-05-21 16:54:52
1278
原创 动态规划（6）：区间动态规划
区间动态规划是一种特殊且强大的动态规划方法，专注于在区间上求解最优解问题。其核心特点包括状态定义与区间相关、状态转移依赖于子区间、计算顺序按区间长度递增，最终结果通常是整个区间的解。与线性动态规划不同，区间动态规划的状态定义和转移方式更复杂，适用于区间操作、最优子结构在区间上体现、需要考虑区间两端点关系以及区间合并等问题。经典应用包括石子合并和戳气球问题。石子合并问题通过定义dp[i][j]表示区间[i...j]的最小合并代价，并利用前缀和优化计算；戳气球问题则通过考虑最后一个被戳破的气球，避免相邻关系变化
2025-05-21 14:44:50
634
原创 动态规划（5）：线性动态规划
线性动态规划（DP）是一种状态定义和转移具有线性结构的问题，通常用一维数组表示状态，状态转移依赖于相邻或有限个前置状态。一维DP问题具有状态表示简单、状态转移局部化、计算顺序明确和空间复杂度可优化等特点。解决一维DP问题的框架包括确定状态定义、推导状态转移方程、设置初始状态、确定计算顺序和计算最终结果。一维DP问题可分为前缀/后缀型、区间型、跳跃型和博弈型等类别。经典问题如最长递增子序列（LIS）和最大子数组和，分别通过动态规划解决，LIS问题还可通过二分查找优化时间复杂度。最大子数组和问题也可通过分治法解
2025-05-20 17:58:02
875
原创 JavaScript性能优化实战（13）：性能测试与持续优化
本文探讨了如何建立系统化的前端性能测试体系，以实现持续的性能优化。文章首先强调了性能测试不应是临时性的，而应成为开发流程中的常态。接着，提出了前端性能测试体系应涵盖的五个核心维度：加载性能、运行时性能、内存使用、网络效率和能耗性能。文章还介绍了如何建立性能指标体系，包括使用Google的Core Web Vitals标准化指标和针对业务特点的自定义指标。最后，文章讨论了如何构建标准化的性能测试环境，确保测试结果的可重复性和可比性。通过这些方法，开发团队可以持续监控和优化应用性能，确保长期保持出色的用户体验。
2025-05-20 17:55:27
1330
原创 【Dify 前端源码解读系列】核心聊天组件代码解析
本文档详细解析了 DIfy 的核心聊天组件 Chat，该组件负责聊天界面的渲染和交互逻辑。Chat 是一个函数式组件，通过接收多个 props 控制其行为和外观，并使用 Context API 共享状态。组件内部渲染了聊天消息列表、输入区域等子组件，并根据条件分支处理不同场景，如显示建议问题、停止响应按钮等。文档还详细解析了 Chat 组件的 props 和各个子组件的作用，如 ChatContextProvider、Answer
2025-05-19 17:38:46
1371
原创 【Dify 前端源码解读系列】聊天组件功能分析文档
本文档详细分析了Dify前端 \app\components\base\chat 目录下的聊天组件结构和功能，为后续重构或改进提供参考。目录结构包括核心聊天组件、带历史记录的聊天组件、嵌入式聊天机器人等。核心组件如主聊天组件、问题组件、回答组件、输入区域组件和上下文管理，分别负责渲染聊天消息、管理状态、处理输入和共享配置。历史记录管理组件支持对话的创建、切换和操作，侧边栏组件显示对话列表并提供操作按钮。嵌入式聊天机器人支持自定义主题和历史记录管理。工具函数和类型定义提供了消息处理、参数验证和类型支持。
2025-05-19 17:06:58
963
原创 动态规划（4）可视化理解：图形化思考
动态规划作为一种强大的算法设计范式，其抽象性常常使初学者感到困惑。许多学习者在理解状态定义、状态转移方程和递归结构时遇到困难，这些困难往往源于动态规划问题的高度抽象性和复杂性。然而，人类的大脑天生擅长处理视觉信息，通过将抽象的动态规划概念转化为直观的图形表示，我们可以更容易地理解和掌握这一算法思想。
2025-05-18 22:20:06
1132
原创 JavaScript性能优化实战（12）：大型应用性能优化实战案例
在前面的系列文章中，我们探讨了各种JavaScript性能优化技术和策略。本篇将聚焦于实际的大型应用场景，通过真实案例展示如何综合运用这些技术，解决复杂应用中的性能挑战。
2025-05-18 22:15:10
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原创 JavaScript性能优化实战（11）：前沿技术在性能优化中的应用
随着Web应用复杂度和性能需求不断提高，传统的JavaScript优化技术已经无法满足某些高性能计算场景的需求。本文将深入探讨前沿Web技术如何突破JavaScript的性能瓶颈，为Web应用提供接近原生应用的性能体验。从底层计算到图形渲染，从并发处理到动画优化，我们将通过实际案例展示这些技术如何在真实项目中发挥作用。
2025-05-17 21:45:48
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原创 动态规划（3）学习方法论：构建思维模型
动态规划是算法领域中一个强大而优雅的解题方法，但对于许多学习者来说，它也是最难以掌握的算法范式之一。与贪心算法或分治法等直观的算法相比，动态规划往往需要更抽象的思维和更系统的学习方法。在前两篇文章中，我们介绍了动态规划的基础概念、原理以及问题建模与状态设计的艺术。本文将聚焦于动态规划的学习方法论，帮助读者构建动态规划的思维模型，从而更系统、更高效地掌握这一强大的算法工具。
2025-05-17 21:40:15
749
原创 动态规划（2）：问题建模与状态设计
本文深入探讨了动态规划问题的建模与解决技巧，重点介绍了如何识别适合使用动态规划的问题、设计状态表示、推导状态转移方程以及确定边界条件。首先，识别动态规划问题的关键在于观察其是否具备最优子结构、重叠子问题、可分解性以及无后效性等特征。其次，状态定义是动态规划的核心，需遵循完备性、无冗余、可区分性和有限性等原则，常见状态表示方式包括一维、二维和多维状态。接着，推导状态转移方程时，需考虑最后一步、枚举前一状态、建立递推关系并验证其正确性。最后，边界条件的确定是动态规划的起点，需考虑最小规模问题、状态定义、特殊输入
2025-05-16 15:09:55
636
原创 JavaScript性能优化实战（10）：前端框架性能优化深度解析
本文探讨了前端框架（如React、Vue、Angular）的性能优化技术，重点分析了React的性能优化策略。React通过虚拟DOM和高效的渲染机制提供了良好的性能，但随着应用规模的增长，性能问题依然可能出现。核心优化技术包括减少不必要的渲染和计算。具体方法包括使用React.memo、PureComponent和shouldComponentUpdate来优化组件重渲染，利用useMemo和useCallback钩子避免不必要的计算和函数重建，以及通过虚拟化和分页技术优化大型列表的渲染。这些技术显著提升
2025-05-16 15:02:29
1575
原创 知识图谱系列（2）：知识图谱的技术架构与组成要素
知识图谱作为一种强大的知识表示和组织方式，广泛应用于搜索引擎、推荐系统、智能问答等领域。其架构分为逻辑层面和技术层面。逻辑架构包括数据层、模式层、实例层和应用层，分别负责原始数据、概念模型、具体实例和应用服务。技术架构则包含数据获取与预处理、知识抽取、知识融合与存储、知识表示与推理、知识应用与服务等核心组件。知识图谱的核心元素是实体、关系和属性，实体表示现实世界中的事物或概念，关系表示实体之间的联系，属性则描述实体的特征。知识图谱的分层设计和模块化组件使其具有灵活性和可扩展性，支持异构数据融合和知识共享，为
2025-05-15 11:42:58
1364
原创 RAG优化知识库检索（4）：混合检索技术
混合检索技术在RAG（检索增强生成）系统中的应用显著提升了检索效果。本文探讨了语义检索与关键词检索的优缺点，指出两者在语义理解和精确匹配方面的互补性。通过结合BM25与向量检索，混合检索系统能够更全面地捕捉文档的相关性。文章详细介绍了并行检索、级联检索、稀疏-密集混合表示等多种结合方式，并探讨了权重调整策略，如线性组合、动态权重调整和排序融合算法。此外，稀疏-密集混合检索架构的设计和实现方案也被深入分析，展示了如何通过结合不同检索方法的优势，提升RAG系统的检索质量和效率。
2025-05-15 11:24:02
1233
原创 动态规划（1）：基础概念与原理
动态规划（Dynamic Programming，简称DP）是算法设计中一种强大的问题解决方法，尤其适用于求解具有重叠子问题和最优子结构性质的问题。作为计算机科学中最重要的算法设计范式之一，动态规划在各类实际应用中都有广泛的用途，从资源分配、路径规划到自然语言处理、生物信息学等领域。本文将为读者介绍动态规划的基础概念与核心原理，帮助初学者建立对动态规划的直观理解，为后续深入学习各类动态规划问题打下坚实基础。
2025-05-14 11:32:02
825
原创 RAG优化知识库检索（3）：向量化模型选择与优化
在检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）系统中，向量化模型（嵌入模型）扮演着至关重要的角色。它们负责将文本转换为向量表示，使得计算机能够理解和比较文本之间的语义相似性。选择合适的嵌入模型并对其进行优化，直接影响着RAG系统的检索质量和整体性能。本文将深入探讨嵌入模型的发展历程、不同类型的嵌入模型比较、微调技术、多语言挑战以及嵌入维度与性能的权衡等关键问题，并通过实例分析不同嵌入模型在特定领域的表现。
2025-05-14 11:27:40
945
原创 RAG优化知识库检索（2）：文档处理与分块策略
在检索增强生成（RAG）系统中，文档处理与分块策略是决定系统性能的关键环节。文档分块是将长文本分割成较小片段的过程，合理的分块策略能够确保检索到的内容既包含足够的上下文信息，又与用户查询高度相关。本文从文档预处理技术、分块策略的类型与选择、不同分块方法的对比分析等多个角度，全面阐述了RAG系统中文档处理与分块的最佳实践。 文档预处理是确保RAG系统性能的基础，包括文本清洗、文本标准化、文本增强和文档结构识别等步骤。分块策略的选择直接影响检索结果的质量，常见的分块策略包括固定长度分块、基于语言结构的分块、语义
2025-05-13 14:05:08
1140
原创 AI Agent（12）：开发与部署实践
本文探讨了AI Agent系统的开发与部署实践，强调了其与传统软件系统相比的独特挑战，如模型复杂性、系统集成、行为评估和安全性要求。文章详细介绍了主流AI Agent开发框架（如LangChain、AutoGPT、Microsoft Semantic Kernel、LlamaIndex等）及其核心特性、适用场景和最新发展。此外，还讨论了开发环境配置、调试与测试工具、版本控制与协作工具等关键开发工具与环境设置。为技术团队提供了从设计到运维的全流程指南，帮助其高效、可靠地开发和部署AI Agent系统。
2025-05-13 13:55:54
1003
原创 n8n系列（6）高级功能：子工作流、表达式与代码节点
本文深入探讨了n8n自动化工作流中的三个高级功能：子工作流、表达式引擎和代码节点。子工作流通过模块化设计和代码复用，帮助用户构建更灵活、强大的自动化解决方案，适用于微服务架构、常用功能封装等场景。表达式引擎则提供了动态数据映射和转换的能力，支持复杂的数据处理和条件逻辑。代码节点允许用户编写自定义JavaScript或Python代码，实现更灵活的数据处理和转换。此外，文章还介绍了复杂数据转换技术和条件逻辑的应用，帮助用户构建动态、智能的工作流。这些高级功能共同提升了n8n在处理复杂业务需求时的能力，为用户提
2025-05-12 21:44:43
926
原创 AI Agent（11）：垂直行业应用
本文探讨了AI Agent在金融、医疗健康、制造业和零售与电商四个垂直行业的应用，重点分析了金融行业的应用场景、技术实现及典型案例。AI Agent通过结合行业专业知识与通用AI能力，为金融行业提供了智能投资顾问、风险管理、客户服务和交易执行等领域的创新解决方案。关键技术包括金融知识图谱、数据分析与预测、合规与安全机制以及个性化金融服务。典型案例如摩根大通的LOXM、美国银行的Erica、平安保险的智能理赔机器人和Betterment的智能投资顾问，展示了AI Agent在提升效率、优化决策和降低成本方面的
2025-05-12 21:41:22
687
原创 AI Agent（10）：个人助手应用
在人工智能快速发展的今天，AI Agent作为一种新型智能体，正在深刻改变我们的日常生活方式。继企业应用场景之后，个人助手应用成为AI Agent最贴近普通用户、最具普及价值的领域之一。从提升工作效率到管理健康生活，从辅助学习教育到丰富娱乐体验，AI个人助手正在各个方面为用户提供前所未有的智能支持。
2025-05-11 19:35:49
577
原创 AI Agent（9）：企业应用场景
企业是AI Agent技术最重要的应用领域之一。随着技术的成熟和商业化进程的加速，越来越多的企业开始将AI Agent应用于各种业务场景，从客户服务到业务流程自动化，从数据分析到知识管理。这些应用不仅提高了效率，降低了成本，还创造了新的业务模式和竞争优势。
2025-05-11 19:31:29
918
原创 AI Agent（8）：安全与伦理考量
AI Agent作为具有自主性的智能系统，面临着多重安全风险和挑战，涵盖技术、行为、社会及隐私保护等多个层面。技术安全风险包括提示注入攻击、数据投毒、对抗性攻击和系统集成漏洞，这些威胁可能导致系统被操控或数据泄露。行为安全风险涉及目标错位、自主性风险、偏见与歧视以及操纵与欺骗，这些问题可能引发意外后果或社会不公。社会与系统性风险则包括失业、权力集中、安全稳定性挑战等，需要多方协作应对。为管理这些风险，需采取综合策略，如安全设计原则、技术防护措施、风险评估框架和安全文化建设。此外，AI Agent在处理大量数
2025-05-10 11:22:15
705
原创 n8n系列（5）：LangChain与大语言模型应用
本文探讨了n8n平台如何通过集成LangChain框架，利用OpenAI、Azure OpenAI等大语言模型构建智能化工作流。n8n提供了多种AI节点，包括内置AI节点和LangChain节点，支持多种语言模型和AI代理系统。LangChain节点分为根节点和子节点，用户可灵活组合以构建复杂应用。文章详细介绍了Chat Trigger、AI Agent、语言模型、记忆和工具节点的功能，并提供了与OpenAI、Azure OpenAI等服务的集成配置方法。此外，文章还讨论了AI工作流的设计模式、最佳实践、多
2025-05-10 11:19:31
917
原创 RAG优化知识库检索（1）：基础概念与架构
本文介绍了RAG技术的基础概念、核心原理、标准架构与组件，以及评估RAG系统性能的关键指标，建立了对RAG系统的基本认识。文档处理与分块策略优化向量化模型选择与调优混合检索与多阶段检索技术查询优化与重排序上下文工程与提示词优化多模态RAG与复杂问题处理系统架构设计与性能优化垂直行业应用最佳实践欢迎大家深入探讨，共同学习成长。
2025-05-09 18:05:12
1319
原创 AI Agent（7）：Agent规划与决策能力
规划与决策能力是AI Agent自主性和智能性的核心体现。通过任务分解与规划算法，Agent能够将复杂目标转化为可执行的步骤序列；通过决策树与决策过程，Agent能够在多个选项中做出明智的选择；通过不确定性处理与风险评估，Agent能够在不完美信息下管理风险；通过自我修正与反馈循环机制，Agent能够不断学习和改进。
2025-05-09 14:17:21
838
原创 n8n系列（4）：生产环境最佳实践
本文详细介绍了n8n在生产环境中的部署与运维最佳实践，涵盖了部署架构设计、Docker容器化部署、Kubernetes编排与扩展、云服务部署选项、监控与日志管理以及性能调优与故障排除等方面。通过遵循这些最佳实践，您可以构建一个稳定、可靠、安全且可扩展的n8n生产环境，为您的自动化工作流提供坚实的基础。在实际部署过程中，应根据具体需求和资源情况，选择最适合的部署方式和配置选项。同时，持续监控和优化系统性能，及时排除潜在故障，确保n8n能够长期稳定运行，为业务自动化提供可靠支持。
2025-05-09 09:37:29
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原创 n8n系列（3）：从零开始搭建n8n环境
本文详细介绍了n8n的安装与配置过程，从系统要求到不同的安装方式，再到数据库配置、基础设置和安全措施。通过遵循本文提供的指南，您应该能够成功地在自己的环境中部署n8n，并根据自己的需求进行定制配置。n8n的灵活性使其能够适应各种部署场景，从个人开发环境到企业级生产部署。选择合适的安装方式和配置选项，将帮助您充分发挥n8n的潜力，构建强大的自动化工作流。
2025-05-08 10:56:35
1289
原创 AI Agent（6）：Agent记忆与学习能力
关键信息提取：从冗长内容中提取关键信息渐进式压缩：随着时间推移增加压缩率层次化摘要：创建多层次摘要，按需展开语义压缩：保留语义信息的同时减少token使用多模态压缩：针对不同模态内容的专门压缩方法记忆压缩需要平衡信息保留和存储效率，确保压缩后的记忆仍然有用。记忆与学习能力是Agent从简单工具向真正智能助手演进的关键。通过短期记忆与长期记忆的有效实现、知识库与向量数据库的深度集成、增量学习与适应性能力的培养，以及记忆管理的最佳实践，Agent能够提供个性化、连贯且不断进化的服务体验。
2025-05-08 10:49:33
768
Microsoft Visual Studio 2008 Service Pack 1
2011-11-25
Mstsc (Microsoft terminal services client)
2011-11-18
最新面试题之;一条语句查出所有权限
2011-12-09
2012最新面试题之;一条语句查出所有权限
2011-12-09
天涯会员信息采集程序Demo(C#)
2011-11-09
JT2Go(15.1.24284)
2025-01-16
Winserver服务器mysql整套安装集合包.zip
2021-04-02
eas build 在 jenkins 流水线上执行报错
2024-08-22
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