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RSS订阅原创 头条舆论分析-4
找到了问题所在，目前的逻辑是按h1、h2、title字段来判断标题，但是它本身文章编辑的时候把正标题写到了正文里，所以就是ai生成的标题。在代码里加入ai生成内容的逻辑判断，如果检测到“该内容由文章生成”或存在 ai-meta 标记，优先使用 <article> / .weitoutiao-html 的内容，并从正文首行作为标题（除非存在可见的 h1）。运行一下，没有问题。还有一个渠道变天的标题，原因是我优先检测的article里的h1，现在改成优先检测全局的h1，检测不到再回退到原来的逻辑。
2026-01-03 19:30:02
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原创 RAG评估方法
具体来说，就是给定问题、检索到的文档以及参考答案，ragas会把参考答案里的句子进行分解，判断分解的句子是不是可以由上下文得出，做一个二元分类（1、0）后，输出带有原因的json。例如，总共检索到10个文档，有 8个文档是和问题相关的，精确率就是80%，发现数据库里还有8个没有检索出来的相关文档，召回率就是50%。答案相关性方面，则是由大模型由答案逆向生成提问，判断生成的内容和用户问题的相似度来计算相关性，默认是生成三次，三次值取平均。：检索到的相关文档数量和检索到的文档总数量之比。
2025-12-29 23:22:48
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原创 Deepseek企业级Agent项目开发实战-5
接下来，当用户的问题被判断为属于经营范围后，会实际的去查询对应的工具，比如不同的知识库，但在执行实际的查询之前，我们需要先通过任务分解组件去拆分用户输入进来的问题，因为用户的问题可能包含多个子任务，比如：请问你家的冰箱和电视都有哪些型号，这明显是两个任务，分别为：冰箱的型号和电视的型号。在具体的实现上，任务分解组件会根据用户的问题，生成一个任务列表，然后根据任务列表中的每一个子任务的性质，选择合适的工具去执行。具调用，执行的查询语句，是根据子任务生成的。参数，即：让接下来的工。
2025-10-26 00:16:16
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原创 Deepseek企业级Agent项目开发实战-4
要有一个明确的规则体系，有清晰的定义，哪一步该调用什么样的模型来完成任务，这一步是一个什么样的角色，这些都要在做的时候规划清楚。这个图节点负责处理需要更多信息才能回答的问题，比如用户询问商品但没有提供具体型号或规格、用户询问订单状态但没有提供订单号等，这种情况下是没有办法去本地的数据库或者知 识库中查询出有效结果的，所以需要引导用户提供更多支撑知识库检索的必要信息。用户输入的问题一定会是千奇百怪，如果不能进行有效的意图识别，就无法将问题路由到对应的子图进行处理，也就无法给出准确的回答。
2025-10-22 23:44:38
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原创 Deepseek企业级Agent项目开发实战-3
本次的项目里配置的有：Deepseek、openai（这个可以去tb买一下，不贵，也可以用国内的大模型替代）、ollama、SerpAPI、本地Mysql、本地Neo4j、本地Redis缓存、Microsoft GraphRAG，这个具体配置文件就不放了，因为涉及到自己的KEY。这一篇属于过渡和总结，思考了一下，各种工具的详细部署过程比较繁杂，但也无非就是让这些工具在自己的设备上能够跑起来，大部分通过源码安装就没什么问题出现，之后再分工具写详细的吧。首先，创建一下虚拟环境。写写本地私有化部署的过程。
2025-10-22 00:00:45
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原创 Deepseek企业级Agent项目开发实战-2
6、多工具集成：通过LangChain的Tool组件，采用LangGraph图结构的Map-Reduce分支，实现多工具并行调用，并更具任务分解后的子任务进行结果汇总和处理。5、Neo4j图数据库检索：预构建规则库，大模型根据用户意图自动生成Cypher语句，实现结构化知识库的检索，作为Langgraph的子图接入到图结构中。3、用户意图识别：通过Langchain的PromptTemplate+Chain组件，接入LangGraph的图结构，实现用户的意图识别功能。Text2cyper 自我修正。
2025-10-18 16:17:49
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原创 Deepseek企业级Agent项目开发实战-1
同时使用结构化输出声明，让模型只返回JSON格式。背景：按甲方需求，他们希望他们的客服机器人能够更加智能，甲方单日咨询量大约在五千到一万条，此前他们的客服机器人主要依赖FAQ，命中率比较低，需要大量的人工介入，后来接入产品说明书、产品数据库、售后政策等来作为RAG的知识库，但是问题很多，比如幻觉严重、多跳问题处理的效果不好、结构化数据和非结构化数据割裂等等。上线后，用上线日志做难负样本挖掘，把误分样本反补进few-shot列表，迭代三轮后，internet F1从0.82提升到0.93。
2025-10-18 14:47:15
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原创 Web开发——D3.js——选择的相关方法
随后的标签中，使用D3.js选择了class为"myclass"的元素，并添加了一个元素，但是没有给元素添加任何内容。这段HTML代码与之前的代码类似，不同之处在于在标签中使用了D3.js来选择类名为"myclass"的元素，并添加了一个元素，然后用.text()方法为元素添加了文本内容"from D3.js"。D3.js提供了各种方法，html()，attr()和style()来修改所选元素的内容和样式。
2024-07-12 14:49:11
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原创 Web开发——D3.js——选择
选择是D3.js的核心概念之一，它基于CSS选择器。允许我们在网页中选择一个或多个元素。此外，它允许我们修改、追加或删除与预定义数据集相关的元素。在本文中，我将介绍如何使用选择来创建数据可视化。通过匹配给定的CSS选择器，仅选择一个DOM元素。如果给定的CSS选择器有多个元素，则只选择第一个元素。通过匹配给定的CSS选择器来选择所有DOM元素。让我们详细说说这两种方法。
2024-07-08 14:29:27
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原创 Web开发——D3.js教程——相关概念
它使我们的HTML更具逻辑结构。(Cascading Style Sheets，层叠样式表），是一种用来为结构化文档（如 HTML 文档或 XML 应用）添加样式（字体、间距和颜色等）的计算机语言，它描述了如何在网页上呈现元素。这段SVG代码的作用是创建一个500x500像素的画布，并在画布上绘制一个矩形。矩形的左上角起点坐标是（0,0），宽度为300像素，高度为200像素。这是一个简单的HTML文档，包含一个标题和一个内容部分。我们可以在SVG中绘制其他形状，例如 : 线条，圆形，椭圆形，文本和路径。
2024-07-05 14:05:09
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原创 Web开发——D3.js——安装
在本篇文章中，我们将学习如何设置D3.js开发环境。在我们开始之前，我们要准备以下内容 ：D3.js库编辑器浏览器服务器让我们一起来看看详细步骤逐步完成。我们需要将D3.js库包含在我们的HTML网页中才能使用D3.js创建数据可视化。有以下两种方式：从项目的文件夹中包含D3.js库。在CDN(内容分发网络)中包含D3.js库。
2024-07-04 16:33:10
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原创 Web开发——D3.js教程——介绍
与其他库相比，D3.js是最重要的框架之一。由于它可以与现有的Web技术无缝协作，并且可以操作文档对象模型的任何部分，因此它与。，可以根据数据集的内容进行引入，删除或编辑。D3.js可以成为数据探索的宝贵帮助，它可以让我们控制数据的表示，并允许添加交互性。D3.js是一个JavaScript库，用于在浏览器中创建交互式可视化。D3.js库允许我们在数据集的上下文中操作网页的元素。D3.js是最好的数据可视化框架之一，它可用于生成简单和复杂的可视化以及用户交互和过渡效果。它有一个很好的社区支持，更容易学习。
2024-07-04 11:06:14
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简明python教程中文版PDF
2024-07-04
空空如也
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