DoubleKK

引言 在上一节中，我们知道了大模型对于Agent的重要性，可以说大模型就是 Agent 的"大脑"。大模型为AI Agent提供了强大的自然语言理解和生成能力，使其能够在复杂环境中进行决策和行动，并展

从原始LLM生成结构化输出可能是非常困难的，尤其在需要特定格式时。但是LLM只需适当说明和示例，就可以快速适应提取任务。

Streamlit + AutoGen, AI Chat Web应用搭建完成。假如您还没有将AutoGen Web化， 看这篇。

今天我们分享一个开源项目，它为微调或者RAG而生，将任何非结构化数据转换为结构化，它就是：OmniParse

开源目的 丰富 sensitive-word 的生态。 提供最基本的操作例子，便于在此基础上丰富实现自己的敏感词控台。 避免重复开发的成本，让更多的精力专注于业务。 拓展阅读 v1.2.0 版本特性

前段时间，公司的IM SDK想做敏感词过滤，但是后端的小伙伴《比较忙》，在开产品需求会的时候想把敏感词过滤放到前端，让iOS、安卓自己搞，但是前端小伙伴写了一个方法来检测一段文本，耗时【一两秒】钟而且比较耗CPU，这样肯定不行的，最后后端小伙伴妥协了，把敏感词过滤放到后端了。 …

在处理来自系统外部的数据，如API、终端用户输入或其他来源时，我们必须牢记开发中的一条基本原则：“永远不要相信用户的输入”。 因此，我们必须对这些数据进行严格的检查和验证，确保它们被适当地格式化

微软推出GraphRAG，革新问答系统能力，通过详尽的三阶段——数据预处理、图构建与社区结构生成，有效提升对复杂信息的整合与理解。本文深入技术细节，提供了本地运行实例的全面指南，借助Neo4j实现图的

前言 Elasticsearch是一个底层基于Lucene的全文搜索和分析引擎，支持近乎实时地存储、搜索和分析大量数据的能力，最常用于网站搜索、日志搜索、数据分析等场景。 本文主要针对日常工作中Ela