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也无风雨也雾晴
3月前
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还在无脑 .map().filter()?实测改用 Iterator Helpers 后,内存占用降低了 99%
别再把所有东西都转成数组了:Iterator Helpers 性能实测 今天看到一篇文章,标题很直接:Stop turning everything into arrays...
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林子沫
AI @深圳发大财科技有限公司
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4天前
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我发现,一个人成为前任之后所有的美德都显现了,多倍的耐心、理解与宽容,即兴的俏皮与惯性的迁就,有一定的熟悉度但又持有微妙的陌生化,多奇异。甚至许多在关系里都没能做到的深度聊天,在分开后倒有心境长谈了。
什么只有散步我们才真正聊天啊,是只有分手我们才真正聊天
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Csvn
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4天前
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求推荐一个 AI 漫剧的制作平台 靠谱的
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Csvn
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4天前
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前端监控体系
引言 在现代前端开发中,监控体系是保障用户体验和系统稳定性的关键基础设施。一个完善的前端监控体系能够帮助我们及时发现性能问题、定位错误根源、理解用户行为,从而持续优化产品体...
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4天前
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前端性能优化实战指南
概述 性能优化是前端开发中至关重要的一环。优秀的性能不仅提升用户体验,还能提高转化率、降低跳出率,并改善 SEO 排名。本文将深入探讨前端性能优化的核心策略和实战技巧。 一...
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Csvn
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7天前
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SEO 优化
引言 在 Web 开发中,SEO(搜索引擎优化)是提升网站可见性和流量的关键因素。即使拥有再精美的界面和流畅的交互,如果搜索引擎无法有效抓取和索引你的内容,潜在用户就很难发...
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7天前
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🌟 LangChain 30 天保姆级教程 · Day 30|终章!RAG 项目打包交付:Docker + CI/CD + 文档,打造企业级 AI 知识库!
🎁 一、30 天成果回顾 我们已构建一个功能完备的 RAG 系统,包含: 表格 模块 技术栈 功能 文档处理 PyPDFLoader + RecursiveTextSpl...
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9天前
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前端安全加固:XSS、CSRF、CSP 防护实战
引言 在 Web 开发中,安全是不可或缺的一环。前端作为用户与服务器交互的第一道防线,承担着重要的安全职责。本文将深入讲解三种常见的前端安全威胁及其防护方案:XSS(跨站脚...
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9天前
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🌟 LangChain 30 天保姆级教程 · Day 29|RAG 监控告警实战!用 Prometheus + Grafana 打造 AI 运维驾驶舱!
📡 一、为什么 RAG 需要监控? 上线后的 RAG 系统如同“黑盒”: ❌ 用户反馈“变慢了”,但不知道哪一环出问题 ❌ 向量库突然查不到结果,却无告警 ❌ LLM 响...
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9天前
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🌟 LangChain 30 天保姆级教程 · Day 28|RAG 性能优化实战!缓存+异步+批处理,让 AI 响应快如闪电!
⚡ 一、为什么 RAG 需要性能优化? 一个典型 RAG 请求耗时分解: Embedding 生成:300~800ms(CPU) 向量检索:50~200ms(Milvus/...
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10天前
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🌟 LangChain 30 天保姆级教程 · Day 27|RAG 安全加固实战!防注入、防泄露、权限控制,守护企业知识资产!
🔒 一、为什么 RAG 需要安全加固? RAG 系统连接企业知识库,一旦被攻破: ❌ 提示注入:用户诱导 AI 执行越权操作 ❌ 数据泄露:AI 泄露检索到的敏感片段 ❌...
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11天前
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CDN 与缓存策略
引言 在现代前端开发中,性能优化是提升用户体验的关键环节。CDN(内容分发网络)和合理的缓存策略,能够显著减少资源加载时间,降低服务器压力,是前端性能优化的两大核心手段。本...
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11天前
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🌟 LangChain 30 天保姆级教程 · Day 26|RAG 评估实战!用 TruLens + 自定义指标,科学衡量你的 AI 回答质量!
📊 一、为什么需要 RAG 评估? 很多团队部署 RAG 后只做“人工抽查”: “AI 回答看起来挺对” “用户没投诉,应该没问题” 但隐藏风险巨大: ❌ 幻觉:编造政策...
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11天前
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🌟 LangChain 30 天保姆级教程 · Day 25|向量数据库进阶!Milvus vs PGVector,打造千万级 RAG 引擎!
🚀 一、为什么需要升级向量数据库? 在 Day 17–19 中,我们使用 Chroma 快速构建了本地 RAG。 但它不适合生产环境: 表格 问题 Chroma 生产级方...
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13天前
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🌟 LangChain 30 天保姆级教程 · Day 24|Plan-and-Execute Agent!让 AI 先“写计划”再“干活”,搞定复杂任务!
🧠 一、为什么需要 Plan-and-Execute? ReAct Agent(Day 23)虽强,但面对复杂任务仍显不足: ReAct 可能: ❌ 直接编造内容(无真实...
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13天前
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🌟 LangChain 30 天保姆级教程 · Day 23|Agent 进阶实战!Function Calling + 自动 Tool 注册,打造会“动
🤖 一、为什么需要 Function Calling? 普通聊天机器人只能“说”,但企业需要 AI 能“做”: “帮我查订单 1001 的状态” “如果已发货,发邮件通知...
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13天前
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🌟 LangChain 30 天保姆级教程 · Day 22|长文档处理三剑客!MapReduce、Refine、Map-Rerank,让 AI 消化整本手册
📚 一、为什么需要长文档处理? Qwen 7B 的上下文窗口约 32K tokens(≈2万汉字),看似很大,但: 一份技术白皮书 ≈ 50K tokens 公司年度报告...
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15天前
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🌟 LangChain 30 天保姆级教程 · Day 21|Memory 机制实战!让 AI 记住你说过的话,实现多轮连贯对话!
💭 一、为什么需要 Memory? 没有记忆的 AI 像“金鱼”: 用户:“帮我查订单 1001” AI:“订单 1001 已发货。” 用户:“那物流单号是多少?” AI...
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18天前
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🌟 LangChain 30 天保姆级教程 · Day 20|自定义 Retriever 实战!把 Elasticsearch、数据库、API 变成 RAG
🔌 一、为什么需要自定义 Retriever? 在 Day 17–19 中,我们使用 Chroma 作为向量库。 但真实企业环境往往已有成熟检索系统: 📈 Elasti...
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18天前
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🌟 LangChain 30 天保姆级教程 · Day 19|RAG 进阶三板斧!多路召回 + 重排序 + HyDE,让检索准确率飙升!
🎯 一、为什么需要 RAG 优化? 在 Day 18 中,我们构建了基础 RAG 系统,但它存在检索瓶颈: ❌ 单一向量检索可能漏掉关键文档 ❌ 相似度高的片段未必最相关...
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