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RSS订阅原创 【问题集】——RAG项目实战：LangChain 0.3集成 Milvus 2.5向量数据库，构建大模型智能应用
本文是项目——实战过程中遇到的问题记录。问题分类是按照 RAG 的开发过程，以及后续的迭代优化思路来进行划分的。问题集，会不断地更新，更新标识：@modify date（@modify，作为一个关键字搜索；date，就是更新发布的当天日期）
2025-07-25 10:45:23
468
原创 RAG项目实战：LangChain 0.3集成 Milvus 2.5向量数据库，构建大模型智能应用
NFRA 智能问答系统。首要弄清楚你这个智能问答系统，主要面临的用户问题都有什么，要在项目开始前调研清楚。若是在公司里，我们要拉着相关业务部门把这个梳理清楚，整理出问答表。这个表会作为 RAG 系统评估数据集的重要来源。其次，确定 RAG系统的评估指标。在梳理、整理问答对的这个过程中，我们也会得出评估 RAG 系统所要的指标，检索评估指标是看精确率，还是召回率，亦或者是它们的平衡—— F1 分数等等；响应评估指标，是基于 n-gram 匹配程度，还是基于语义相似性，亦或者是基于忠实度（扎实性）等。
2025-07-23 19:37:03
1074
原创 快速搭建RAG的七种方法——从无代码到技术框架
实现方法核心特点优势局限性扣子工作流低代码/无代码流程编排，通过可视化界面连接检索与生成模块快速部署，适合非技术用户；支持拖拽式设计灵活性低，难以定制复杂逻辑；依赖平台功能扩展扣子智能体集成智能体能力（如动态决策、工具调用），支持多轮交互和个性化响应适应复杂查询（如多跳推理）；支持实时调整策略依赖预设模板，复杂场景适配能力有限Dify智能体结合RAG与智能体框架，强调自动化工作流和API集成企业级扩展性；开发效率高，支持模块复用灵活性受限，难以处理复杂推理任务基础Python编程。
2025-07-14 15:29:16
1027
原创 AI教学设计助手：生成好教案的Prompt技术实战（二）
上述【应用开发关键点】，也是本次使用扣子开发应用的收获点。最后说一点：扣子应用开发，适合需web端原型验证的简单交互场景，在选择之前，建议认真了解当前扣子应用提供的组件是否满足需求。好了，到此。AI教学设计助手：生成好教案的Prompt技术实战（一）-优快云博客扣子。
2025-07-10 10:29:14
606
原创 AI教学设计助手：生成好教案的Prompt技术实战（一）
技术，就是一个工具，再次从实践中证明了，你知道它的存在，知道它如何使用，你遇到问题的时候，就可以考虑能否用它来解决问题。多学技术，把技术栈建立起来，把自己的技术宝箱丰厚起来的好处就在于此。方向性刺激提示，在教学设计生成上应用，有点天生一对的感觉，教学设计一般有固定的结构，以及有较为成熟的设计思路，只要 prompt 模板上预留合适的刺激提示插槽设计，这是能够大大提升教师制作教学设计的工作效率的。
2025-07-08 00:10:41
1012
原创 提示技术系列（14）——检索增强生成
相对于生成知识提示来说，检索增强生成提示技术是利用了检索技术来实现知识的获取，而生成知识提示还是依赖于大模型本身，同样会受制于大模型的知识瓶颈，RAG并不会，而且还可以理解为一种补充。维度生成知识提示检索增强生成（RAG）核心思想利用语言模型自身知识库生成答案或解释。在生成前先检索外部知识，再结合其生成回答。是否依赖外部数据源否，完全依赖模型内部知识。是，依赖外部文档库或知识库。是否实时更新能力否，受限于训练数据截止时间。是，可接入最新信息（如新闻、政策）。生成内容的准确性。
2025-07-05 15:07:09
801
原创 提示技术系列（13）——ReAct
摘要： ReAct（推理+行动）是一种提示技术框架，通过让大语言模型交替进行逻辑推理和外部工具交互（如API调用）来完成复杂任务。其核心是模拟人类的"思考-行动"循环，适用于旅行规划、财务分析等需要多步骤决策的场景。文章通过Python代码示例展示了ReAct在旅行规划中的实际应用，并与类似技术ART进行对比，指出ReAct更强调动态交互，而ART侧重自动化工具调用链。该技术属于提示工程的"工具库"，通过系统化提示设计优化模型输出质量。
2025-07-03 12:45:09
662
原创 提示技术系列（12）——程序辅助语言模型
摘要：程序辅助语言模型（PAL）是一种通过生成可执行代码来解决数学与逻辑问题的提示技术。不同于思维链（CoT）的自然语言推理，PAL将推理步骤转化为Python等编程语言，利用解释器执行计算。该技术适用于数学求解、数据分析、编程辅助等结构化任务，具有高可解释性。通过案例演示了如何利用LangChain框架实现PAL工作流，包括代码生成和执行。相比自动推理工具调用（ART），PAL更专注于程序化推理而非外部工具整合，两者在任务适用性和实现方式上存在明显差异。提示技术系列后续将介绍ReAct等更多框架。
2025-07-02 21:27:56
863
原创 提示技术系列（11）——自动推理并使用工具
摘要：提示工程是通过优化输入提示提升大语言模型(LLM)输出质量的系统性方法，包含任务定义、提示设计、模型选择和验证迭代等环节。其中自动推理并使用工具(ART)是一种关键提示技术，通过任务分解-工具调用-结果整合的闭环扩展模型能力，适用于复杂问答、任务自动化等场景。文中展示了使用扣子智能体和Python代码实现ART的案例，并指出该技术要求LLM具备自主规划和工具调用能力。最后提及MCP协议对标准化AI工具调用具有重要意义，提示技术发展将持续推进AI应用创新。
2025-07-02 17:35:05
782
原创 提示技术系列（十）——方向性刺激提示
摘要：方向性刺激提示(DSP)是一种通过添加特定线索或约束来精确引导大语言模型输出的提示技术，相比传统提示能有效解决模糊性、低相关性和不可控问题。该技术适用于医疗报告生成、教育问答、代码编写等需要高合规性或专业性的场景，通过细粒度控制平衡生成自由度与准确性。文章详细介绍了DSP的概念、应用场景和实现方法，包括工作流配置和Python代码示例，并与自动提示工程(APE)进行了技术对比。DSP强调人工设计方向性线索，适合结构化任务，而APE更适合自动化多任务场景。
2025-07-01 17:26:03
1191
1
原创 提示技术系列（九）——主动提示
摘要：提示工程是通过优化输入提示来提升大语言模型输出质量的方法论，包含目标设定、提示设计、模型选择等流程。主动提示(Active-Prompt)是其重要技术，通过动态选择高价值样本优化提示词，解决传统思维链(CoT)固定范例的不足。该技术基于不确定性采样和反馈迭代，在教育、医疗、翻译等领域有广泛应用。文章对比了主动提示与链式思考的区别，前者强调动态调整和个性化，后者注重逻辑推理过程，并提供了Python代码实现示例。最后指出多轮对话中主动提示能获得更优质的模型回复。（149字）
2025-07-01 15:10:55
769
原创 提示技术系列（八）——自动提示工程师
《自动提示工程师技术解析与应用实践》摘要： 自动提示工程师(APE)是通过大语言模型自动生成和优化提示词的技术，旨在替代人工设计过程。其核心流程包括：初始提示词生成、多轮迭代优化、效果评估等环节，最终输出适用于特定任务的高质量提示。文章详细介绍了APE在教育资源开发、内容创作、数据分析等场景的应用价值，并提供了基于Python和LangChain的技术实现方案。与思维树(ToT)提示技术相比，APE更侧重自动化生成过程而非推理路径探索。虽然该技术能显著提升批量任务效率，但仍面临质量控制、计算资源消耗等挑战。
2025-07-01 12:34:16
647
原创 提示技术系列（七）——思维树
前文概念中提到思维树（ToT）是基于思维链（CoT）提示总结而来的，虽然两者都强调“分步思考”，但在结构、控制力、灵活性和适用场景上有显著区别。为此，它们的对比分析：维度链式思考（CoT）提示思维树（ToT）提示定义引导模型输出中间推理步骤，形成一条线性推理路径构建多分支的“思维树”，探索多种可能的推理路径核心机制单条路径推理（顺序执行）多路径并行探索 + 评估选择最优解是否支持多路径否，仅一条推理路径是，构建多个分支进行比较是否可回溯否，无法中途修正是，可在不同路径间切换或回退。
2025-06-30 21:14:22
1051
原创 提示技术系列（六）——链式提示
摘要：提示工程是通过优化输入提示来提升大语言模型输出的系统性方法，核心在于工程化控制模型行为。其关键技术"链式提示"将复杂任务拆解为模块化子任务，通过多步骤提示串联完成，具有可控性强、准确性高、可解释性好的特点。文章对比了链式提示与链式思考的区别：前者强调多提示串联的人工引导过程，后者是单提示下的模型自主推理。并通过Python代码示例展示了学术研究和销售分析两种场景下的链式提示实现，包括数据清洗、路由决策等关键技术环节。
2025-06-30 11:36:53
1191
1
原创 提示技术系列（五）——生成知识提示
摘要：提示技术是实现提示工程目标的具体手段，主要包括生成知识提示等方法。提示工程是通过系统化设计、优化输入提示来提升大语言模型输出质量的方法论，涵盖目标设定、提示结构设计、模型选择及验证迭代等环节。生成知识提示技术通过分阶段生成相关知识和整合推理，解决模型知识覆盖不全和推理断裂的问题，适用于专业领域、长逻辑链等任务场景。文章通过Python代码案例展示了单模型、双模型及结合自我一致性提示的实现方式，并对比分析了不同提示技术的特性。提示工程可以有效提升模型输出的准确性和稳定性，是优化大语言模型应用的关键方法。
2025-06-29 16:08:36
728
1
原创 提示技术系列（四）——自我一致性
摘要：提示技术是实现提示工程目标的具体方法，其中自我一致性是一种改进链式思维（CoT）的技术，通过生成多条推理路径并投票选择最一致答案来提高准确性。提示工程是通过系统化设计、优化和迭代输入提示来提升大语言模型输出质量的方法论。文章比较了CoT（单路径推理）和自我一致性（多路径探索）的原理差异，并提供了医学诊断、算术问题和教育评估等应用案例。最后给出了基于Python和LangChain的自我一致性代码实现示例，建议根据任务复杂度选择或混合使用不同提示技术。
2025-06-28 21:58:42
584
原创 提示技术系列（三）——链式思考（CoT）
摘要：提示工程是通过优化输入提示（Prompt）来提升大语言模型（LLM）输出质量的方法论，核心是控制模型行为。思维链提示（CoT）是其关键技术，通过分步推理提升复杂问题的解决能力、答案可解释性，并降低错误率。CoT适用于数学题解答、逻辑推理和代码调试等场景。案例显示，CoT能有效引导模型逐步推理，如证明几何定理或解决逻辑谜题。实践可通过API调用实现自动思维链（Auto-CoT），应用于中文场景如《红楼梦》人物关系分析等。总结而言，CoT通过结构化思考显著增强LLM的推理能力。
2025-06-28 18:37:29
936
原创 提示技术系列（二）——少样本
【摘要】提示技术是实现提示工程目标的具体手段。提示工程是通过系统性设计、优化输入提示（Prompt）提升大语言模型输出质量的方法论，涵盖任务定义、提示设计、模型选择及验证迭代等流程。少样本提示是核心技术之一，相比零样本提示（仅用自然语言指令），它通过提供1-5个示例引导模型学习任务模式，适用于专业领域（如法律翻译、代码生成）或风格控制（如营销文案）。实际应用表明，少样本提示能显著提升输出准确性，但仍受限于模型知识边界和复杂任务处理能力，需结合其他提示技术综合优化。
2025-06-28 16:21:26
697
原创 提示技术系列（一）——零样本
摘要：提示技术是实现提示工程目标的具体工具，而提示工程是通过系统优化输入提示来提升大语言模型输出质量的实践领域。其核心是通过工程化方法控制模型行为，流程包括明确目标、设计提示、选择参数和验证迭代。零样本提示无需示例，直接依赖模型能力处理任务。应用场景涵盖文本分类、情感分析、模板填充等，并通过案例展示了不同场景下的实际操作，如新闻分类、情感判定、商务邮件撰写和多语言翻译等。提示工程是提升大模型应用效果的关键方法论。
2025-06-28 14:06:46
750
原创 AI编程实战：Python + Qwen-agent 实现chat2SQL智能助手系统（四）
摘要：本项目通过AI技术实现了一个基金经理筛选工具，将自然语言查询自动转换为SQL语句。作者使用Python、Qwen-agent框架和MySQL数据库，解决了前端无法获取SQL、表结构字段重复、金额单位转换(万元转亿元)等技术难点。测试表明，系统在处理单表查询时准确率接近100%，但Qwen-max模型在万元转亿元任务上表现不稳定。项目实现了从数据采集到分析的全流程自动化，满足了个人化基金筛选需求，同时锻炼了Python编程和AI应用能力。完整代码已开源，后续将持续优化查询结果展示功能。
2025-06-05 22:45:00
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原创 AI编程实战：Python + Qwen-agent 实现chat2SQL智能助手系统（三）
Windows 笔记本（原IDE PyCharm 2024.3.4 (Community Edition) 已不合适使用）vue.js为了方便阅读，此系列文章，每一篇开头都保持上述【项目目标】和【项目背景】，以及【想法 + 使用AI工具实现过程】中的“工具与技术框架介绍”。上一篇文章说到，最后得到的SQL语句中有换行等其他格式的字符，导致得到的SQL无法直接复制粘贴，运行。也谈及了问题可能是出现在 prompt上。而经过验证，确实可通过修改 system prompt来解决这个问题。
2025-05-31 09:19:00
1105
原创 AI编程实战：Python + Qwen-agent 实现chat2SQL智能助手系统（二）
本文介绍了使用Python和开源框架Qwen-agent开发一个chat2SQL智能助手的项目。该项目旨在通过自然语言自动生成SQL查询，帮助用户筛选基金经理数据。文章详细描述了从Flask搭建Web服务、静态注入表结构到优化主程序工作机制的完整过程，重点解决了SQL生成与执行的核心问题。通过混合模式(AI生成SQL+代码执行)实现了稳定的SQL生成与查询功能，并展示了最终效果。
2025-05-27 23:45:00
970
原创 AI编程实战：Python + Qwen-agent 实现chat2SQL智能助手系统
本文介绍了基于Qwen-agent框架开发Chat2SQL工具的实现过程。项目目标是构建一个自动化基金经理筛选系统，通过自然语言查询MySQL数据库获取基金数据。作者使用多款AI工具（腾讯元宝、通义千问、问小白）进行代码生成，重点解决了API密钥配置、数据库连接异常等关键技术问题，最终实现了自然语言转SQL查询的功能。项目实践了Python编程和开源框架应用，但发现结果与预期仍有差距，计划后续优化回答精准度并开发网页对话界面。该案例展示了AI辅助编程在金融数据分析领域的应用潜力。
2025-05-26 23:15:00
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原创 给虚拟机上的ubantu14.04 LTS配置静态IP地址
1、首先切换成root用户 在终端上输入 sudo -s 回车 按提示输入密码2、然后编辑interfaces文件该文件位于/etc/network/下，执行如下命令：vim /etc/network/interfaces，回车。在打开的文件中，添加如下内容：# The primary network interfaceauto eth0iface eth0 inet static...
2018-06-12 23:07:39
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1
原创 Hadoop学习遇到的常见错误以及解决方法
问题1 由于多次format namenode节点导致 namdenode 的 namespaceID 与 datanode的namespaceID 不一致，从而导致namenode和 datanode的断连。解决： 1、先将Hadoop所有服务停止，stop-all.sh 2、在自己设置的临时文件夹（tmp/dfs/）中将data文件夹删除 ...
2018-06-12 23:02:16
1861
原创 数据库中表和表结构的迁移——从Oracle到MySql
1、需要到的工具 1、Navicat Primium 下载网址，https://www.navicat.com.cn/download 是官方网站。 （这是个收费软件，不过能免费试用 15 天，这足够我们去完成数据表的迁移了，所以不必在意。 ） 2、建立连接时需要到的文件 oci.dll 和 sqlplus.exe（sqlplus） 2、操作过程 2.1 创建连接并连接 oracle
2018-01-17 20:35:03
16445
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超简约风格的倒计时工具.exe（无声提示）
2025-06-23
网页版超简约风格的倒计时工具（内含一键运行脚本）
2025-06-21
eclipse连接hadoop插件2.6.0/5 2.7.3
2018-06-08
空空如也
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