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- 家里有孩子的享福了 螺丝钉科学启蒙动画片 虽然跟90年代的蓝猫淘气三千问有差距 但是也不错~
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评论1 - llm 没有按照预期输出json , 需要修改为 JsonOutputParser 且参数pydantic_object为对应class, 这样就能保证大概率输出json , 最后在try 获取json key来兜底
{\'error\': {\'message\': "<400> InternalError.Algo.InvalidParameter: \'messages\' must contain the word \'json\' in some form, to use \'response_format\' of type \'json_object\'.", \'type\': \'invalid_request_error\', \'param\': None, \'code\': \'invalid_parameter_error\'}, \'id\': \'chatcmpl-98e3a7bf-8ad1-9a7e-85cc-94b4c6a1bccc\', \'request_id\': \'98e3a7bf-8ad1-9a7e-85cc-94b4c6a1bccc\'}')展开赞过 评论2 - #节前摸鱼实录#
想象你要把一本厚厚的书（PDF/Word等文档）变成一个可以智能搜索的知识库，需要经过以下步骤：
上传文档 → 解析内容 → 切分成小段 → 提取关键词 → 存入向量数据库 → 完成
1. _parsing - 文档解析器
作用：把各种格式的文件（PDF、Word、Excel等）转换成纯文本
参数：
document: 文档对象（包含文件ID、知识库ID等信息）
返回值：list[LCDocument] - LangChain文档列表
2 _splitting - 文档切片器
作用：把长文档切成适合检索的小片段（segments）
参数：
document: 文档对象
lc_documents: 解析后的LangChain文档列表
返回值：list[LCDocument] - 切片后的片段列表
为什么要切片？
太长的问题难以精准匹配
小片段更容易定位具体答案
向量检索效果更好
3 _indexing - 索引构建器
作用：为每个片段提取关键词，建立倒排索引
参数：
document: 文档对象
lc_segments: 切片后的片段列表
返回值：无（None），结果存入数据库
4 _completed - 最终存储
作用：将片段存入向量数据库，完成整个流程
参数：
document: 文档对象
lc_segments: 切片后的片段列表（带元数据）展开评论点赞 - #万物皆可Skill# 反蒸馏 Skill 是你的反制工具：把你写好的 Skill 文件扔进来，输出一份看起来完整专业、实际上核心知识已被抽掉的"清洗版"。同时生成一份私人备份，记录所有被抽掉的核心知识——这才是你真正的职业资产。赞过 评论2
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