Langchain4j知识库

【Coze搞钱实战】3. 避坑指南：对话流设计中的6个致命错误（真实案例）

本文基于50+企业Bot部署故障分析，聚焦导致用户流失、投诉甚至封号的6大致命错误：无限循环追问、人工移交超时、敏感词过滤缺失、知识库冲突、未处理否定意图、跨平台适配失败。

AI_DL_CODE·2025-07-29 22:40

Langchain学习笔记(十)：文档加载与处理详解

无论是构建RAG（检索增强生成）系统，还是进行知识库问答，我们都需要将各种格式的文档转换为模型可以理解和处理的形式。Langchain提供了强大的文档加载和处理功能，支持多种文件格式，并提

·2025-07-29 12:28

基于知识图谱技术增强大模型RAG知识库应用效果

【摘要】本文是AI落地实践的优秀案例，利用RAG技术（Retrieval-AugmentedGeneration，检索增强生成）的知识库实践为背景，介绍了RAG技术的发展及存在的不足，以及知识图谱相关的知识

罗伯特之技术屋·2025-07-29 11:50

RAGFlow 框架调研报告

它通过先进的文档解析能力和可视化调试功能，为企业提供了一个强大的知识库问答解决方案。

it_czz·2025-07-29 03:24

AI大模型实战教程：打造未来客服机器人，让传统智能客服成为历史！

传统智能客服系统主要包括知识库、机器人、人工坐席、智能质检、工单管理等核心模块。虽然智能客服已经是一个发展了很多年的成熟领域，但仍然面临非常多的痛点。第一，机器人配置成本高。

·2025-07-28 13:04

打造专属知识库：手把手教你构建RAG系统

我们通过一下几个步骤来完成一个基于京东云官网文档的RAG系统数据收集建立知识库向量检索提示词与模型数据收集数据的收集再整个RAG实施过程中无疑是最耗人工的，涉及到

·2025-07-28 13:31

【AI】联网模式

联网模式文章目录【AI】联网模式1.简介2.接入步骤2.1引入依赖2.2方法构建2.3接口构建1.简介在使用联网模式之前，我们如果问起ai一些最近网络上流传的一些东西，它可能并不能准确的给你描述出来，因为它的知识库更新时间可能停留在之前

·2025-07-28 02:43

企业微信智能搜索AI技术全面解析：从基础功能到开发接口

企业微信智能搜索的战略定位与价值1.2企业微信智能搜索的技术演进历程1.3企业微信智能搜索的三大应用场景二、面向不同用户群体的智能搜索功能解析2.1企业管理员视角的智能搜索功能2.1.1智能搜索全局配置与管理2.1.2知识库管理与优化

喝醉酒的小白·2025-07-27 20:28

大语言模型 LLM 通过 Excel 知识库增强日志分析，根因分析能力的技术方案（1）：总体介绍

文章大纲1.核心目标2.系统总体架构3.GoogleCloud端到端方案（含无RAG&RAG双模式）3.1无RAG：Function-Calling查表模式3.2RAG：托管式向量检索4.开源轻量级方案5.数字孪生联合验证（实验性）6.知识图谱增强（Neo4j）7.监控与持续优化（CometLLM）8.实施路线图（4~10周）9.典型案例速览10.一键复现仓库11.参考文献1.核心目标让LLM在“

shiter·2025-07-27 16:05

跨境电商 ai架构设计

一、核心理论基础AI生成知识库的本质是**“数据驱动的知识结构化与智能化生产”**，核心依赖三大理论支撑：知识工程理论将跨境电商业务中分散的“非结构化信息”（如产品参数、用户评价、物流规则、合规条款）转化为

Java程序员拥抱ai·2025-07-27 14:20

字节跳动Coze平台：零代码打造AI智能体

它允许用户快速构建、部署和管理自定义的AI聊天机器人（智能体），支持多种功能，如自然语言处理、知识库集成和任务自动化。1.什么是智能体Coze？

小小怪 @·2025-07-27 14:19

RAG面试内容整理-1. 检索增强生成（RAG）概述与意义

检索增强生成（Retrieval-AugmentedGeneration,RAG）是一种将大语言模型与外部知识库相结合的生成式AI架构。

不务正业的猿·2025-07-27 14:18

RAG 技术深度面试题：架构、优化与实践应用

1.RAG基础架构设计问题：对比单阶段检索（Single-stageRetrieval）与两阶段检索（Two-stageRetrieval）在RAG系统中的架构差异，说明在企业知识库场景下为何优先选择两阶段检索

居7然·2025-07-27 12:06

每日共读的小书单（1.16-1.17）：手工类

2、幼儿能力开发训练丛书：《折纸（基础篇）》，《剪纸（喜爱篇）》3、幼儿启蒙知识库认知贴纸书第2辑：Coco小时候玩得一套书，这是第二辑。

大力妈妈亲子共读·2025-07-27 12:16

什么是践行清单？

1、每天早上6:30—7:30时间为阅读时间（即输入时间），读的过程中提取素材积累到自己的知识库中。2、平时的日常生活中多观察，多记录，感悟、灵感都迅速记下来。3、参加上的日更挑战，每日坚持

秉心初见·2025-07-26 22:07

「大模型应用」(2)RAG的检索与rerank

Retrieval-AugmentedGeneration，检索增强生成）框架中，稀疏检索器（SparseRetriever）和密集检索器（DenseRetriever）是两种核心的文档检索方式，它们的主要作用是：从海量知识库中找出与用户输入相关的文档

木楚子·2025-07-26 19:56

RAG、Function Call、MCP技术笔记

RAG（检索增强生成）RAG本质上是为大模型外接一个动态知识库。当模型需要回答问题时，先从知识库中检索相关信息，再结合检索结果生成答案。

大佐不会说日语～·2025-07-26 19:49

LightRAG进阶：跨域知识库构建与Agent协同推理实战

目录一、架构演进：从单域RAG到跨域智能体协同二、跨域知识库构建实战（四步落地）步骤1：异构数据联邦接入步骤2：增量更新热加载机制三、Agent协同推理引擎（工业级代码）核心Agent结构（TypeScript

·2025-07-26 09:10

告别传统搜索：基于AI的知识库构建全流程解析

告别传统搜索：基于AI的知识库构建全流程解析1.标题(Title)以下是5个吸引人的标题选项，涵盖核心关键词"AI知识库"、“全流程”、“告别传统搜索”：从零到一：构建你的AI驱动知识库，让信息检索迈入智能时代告别关键词依赖

AI量化价值投资入门到精通·2025-07-26 07:58

FastGPT：企业级智能问答系统，让知识库触手可及

一、FastGPT：不止于问答的智能知识引擎FastGPT颠覆了传统知识库的局限，其核心优势在于：精准溯源：理解深层意图，精准定位文档内容生成答案，并标注引用来源，确保信息可信、结果可溯源。

奇墨 ITQM·2025-07-25 21:23

Python 解析 RAG（检索增强生成）的核心概念

产品挨打师·2025-07-25 13:55

用LangChain重构客服系统：腾讯云向量数据库+GPT-4o实战

·格拉德威尔目录一、传统客服系统痛点与重构价值1.1传统方案瓶颈分析1.2新方案技术突破点二、系统架构设计：三层解耦与组件协同2.1整体架构图编辑2.2核心组件选型对比三、核心模块实现与代码解析3.1知识库实时同步模块

·2025-07-25 12:47

【FAISS助力基于本地DeepSeek构建管理个性化知识库：从原理到实战详解】

FAISS助力基于本地DeepSeek构建管理个性化知识库：从原理到实战详解一、FAISS简介二、系统架构图三、工作原理图四、关键组件与核心代码解析1.多格式文件处理2.智能分块与向量化3.多用户隔离设计

若兰幽竹·2025-07-24 09:44

智能Agent场景实战指南 Day 17：Agent知识库集成策略

【智能Agent场景实战指南Day17】Agent知识库集成策略开篇欢迎来到"智能Agent场景实战指南"系列的第17天！今天我们将深入探讨智能Agent开发中的关键环节——知识库集成策略。

·2025-07-24 06:58

Linux 使用 docker 安装 File Browser 文件浏览器

文章目录个人知识库FileBrowser简介环境要求一.新建文件目录1.1.新建docker-compose.yml1.2.编写docker-compose.yml二.文件赋权限三、新建filebrowser.json

liupeng_blog·2025-07-24 04:15

dify应用傻瓜教程二：dify升级

最近发现dify变化速度惊人，这对于dify的粉丝来说肯定是个好消息，说明dify正不断改善和优化自己，让自己变得越来越好用，但同时粉丝们也遇到个问题，就是如果确保自己在dify上已做过的产品或知识库不受影响的情况下升级到最新版本呢

·2025-07-24 04:13

客服系统本地部署对接fastgpt 以及现有业务系统

正确的理解是，我们需要接入的是支持Deepseek的AI知识库平台，而非直接接入Deepseek本身，而且这些平台通常都支持多种大模型切换。下面，就为大家详细介绍相关的接入方式。

adminwolf·2025-07-23 08:04

平凡的日子2

希望接下来的每一天都能收获不同的知识，来丰富自己贫乏的知识库。加油，我可以的！ps的常用分辨率

不经意的闯入·2025-07-23 05:46

高阶知识库搭建实战五、（向量数据库Milvus安装）

以下是关于在Windows环境下直接搭建Milvus向量数据库的教程：本教程分两部分，第一部分是基于docker安装，在Windows环境下直接安装Milvus向量数据库，目前官方推荐的方式是通过Docker进行部署，因为Milvus的运行环境依赖于Linux系统。如果你希望在Windows上直接运行Milvus，可以考虑使用MilvusLite版本，这是一个轻量级的Python库，适用于快速原型

伯牙碎琴·2025-07-22 21:50

LLM初识

从零到一：用Python和LLM构建你的专属本地知识库问答机器人摘要：随着大型语言模型（LLM）的兴起，构建智能问答系统变得前所未有的简单。

·2025-07-22 20:48

LangChain4j入门：Java开发者的AI应用开发指南

LangChain4j为我们提供了完美的解决方案！前言：为什么Java开发者需要LangChain4j？想象一下，你正在开发一个企业级应用，需要集成ChatGPT来提供智能客服功能。

半夜偷你家裤衩子·2025-07-22 20:16

2025AI智能体平台，10个Agent智能体开发平台推荐

平台提供超过1万+的插件，内置豆包・Functioncall32k、通义千问-Max8k等多个大模型，还具备知识库、数据库、图像流等功能。

cczixun·2025-07-22 15:46

Kimi-Audio：最佳音LLM, 如何免费使用 Kimi-Audio AI 模型？

知识大胖·2025-07-22 03:17

AI编程实战：Cursor避坑指南与高效提示词设计

无论是借助AICoding辅助编程，还是使用Coze或Dify搭建专属知识库问答助手，AI都能让我们事半功倍。

孟柯coding·2025-07-21 23:54

构建企业私有RAG系统全流程：从 PDF 到智能问答的落地实践

通俗点说，它的核心思想就一句话：“模型不知道的内容，从你的知识库里搜；然后由模型来生成回答。”

观熵·2025-07-20 12:16

LangChain4j：Java开发者的AI应用构建利器 | 1. 实战：构建AI对话应用

LangChain4j：Java开发者的AI应用构建利器目录LangChain4j简介LangChain4jvsSpringAI：JavaAI框架对比实战：构建AI对话应用环境搭建配置大模型核心服务实现深入

秋秋棠·2025-07-20 06:31

互联网大厂Java求职面试：基于Spring AI与云原生架构的RAG系统设计与实现

今天的面试主题围绕企业知识库与AI大模型的深度融合架构展开，重点探讨如何设计一个高性能、可扩展的RAG（Retrieval-Augmente

在未来等你·2025-07-19 12:16

AnythingLLM教程系列之 12 AnythingLLM 上的 Ollama 与 MySQL+PostgreSQL

系列文章如何安装《无需任何代码构建自己的大模型知识库：AnythingLLM最易于使用的一体化AI应用程序，可以执行RAG、A

知识大胖·2025-07-12 11:20

AnythingLLM教程系列之 09 AnythingLLM 支持自定义音频转录提供程序

如何安装《无需任何代码构建自己的大模型知识库：AnythingLLM最易于使用的一体化AI

知识大胖·2025-07-12 11:50

AnythingLLM教程系列之 04 AnythingLLM 允许您以正确的格式导出聊天日志，以构建 GPT-3.5 和 OpenAI 上其他可用模型的微调模型（教程含安装步骤）

如何安装《无需任何代码构建自己的大模型知识库：AnythingLLM最易于使用的一体化AI

知识大胖·2025-07-12 11:20

财政业务知识库目录分类实践

财政业务知识库的目录分类是实现知识有序管理、高效检索和精准应用的核心环节，需结合财政业务的专业性、系统性和动态性，兼顾业务逻辑、用户需求和管理实践。

alankuo·2025-07-12 07:15

SpringBoot集成LangChain4j：构建智能AI应用全解析

在企业级应用中融入大语言模型(LLM)能力已成为趋势，而LangChain4j作为专为Java设计的LLM集成框架，与SpringBoot的结合为开发者提供了强大而灵活的解决方案。

java干货仓库·2025-07-12 00:58

SpringBoot3+LangChain4j：构建企业级 AI 办公助手

一、核心技术亮点：前沿栈融合，让Java开发拥抱AI时代1.SpringBoot3与LangChain4j的黄金搭档以SpringBoot3.x为后端框架，深度集成专为Java设计的LangChain4j

EyeDropLyq·2025-07-11 16:34

从数据到智慧：AI原生知识库构建的完整技术栈解析

从数据到智慧：AI原生知识库构建的完整技术栈解析关键词AI原生知识库、知识图谱、向量数据库、大语言模型、RAG技术、知识工程、智能问答系统摘要在人工智能飞速发展的今天，构建能够真正理解、组织和应用知识的系统已成为企业数字化转型的核心竞争力

AI天才研究院·2025-07-10 19:15

1. RAG 权威指南：从本地实现到生产级优化的全面实践

RAG将LLM从一个封闭的知识库，转变为一个能够提供准确、实时且紧密贴合上下文的动态工具。本文将作为你的向导，带你深入探索RAG的世界。我们首

·2025-07-10 19:22

基于Deepseek+RAG构建企业知识库：文档预处理与数据整理

在当今数字化时代，企业知识库的构建对于知识管理和高效决策至关重要。

大势下的牛马·2025-07-10 12:30

AI时代下如何学习前端之第2篇：前端开发者的“AI焦虑“：被替代还是被赋能？

文/指尖动听知识库-胖胖文章为付费内容，商业行为，禁止私自转载及抄袭，违者必究！！！文章专栏：AI时代下如何学习前端“每当我看到AI生成完美代码时，都会想：我的工作还有价值吗？”

指尖动听知识库·2025-07-10 02:21

17 - Debian如何配置vsftpd（2）系统用户验证

Debian如何配置vsftpd（2）系统用户验证《傅老师Debian知识库系列之17》——原创==前言==傅老师Debian小知识库特点：1、最小化拆解Debian实用技能；<

网络傅老师·2025-07-10 01:48

RAG实战指南 Day 11：文本分块策略与最佳实践

通过电商知识库和科

在未来等你·2025-07-09 22:01

6. ETL Pipeline-SpringAI实战

它是搭建知识库框架的基石。框架介绍DocumentReader：文档读取器，读取文档，比如PDF、Word、Excel等。如：Jso

起凡7·2025-07-09 20:19

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