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AI 向右，社区向左 站在 2025 的尾巴上回望，这确实是极具撕裂感的一年。 一方面，AI 技术像一列高速列车，轰鸣着向着更强的逻辑、更高的效率、更极致的自动化狂奔——我称之为 “向右” ；另一方面

之所以 2025 了 GSYGithubApp 还能迎来 Jetpack Compose 版本的开源，主要还是依赖于 AI 的强大：https://github.com/CarGuo/GSYGithu

本篇分享介绍了GraphRAG从环境安装再到简单命令行调用和高级Python API调用的全部流程。大家看完本期分享将掌握集成GraphRAG代码到自己项目开发中的能力，大幅提升检索知识增强的性能！

RAGFlow 可以为各种规模的企业及个人提供一套精简的 RAG 工作流程，结合大语言模型（LLM）针对用户各类不同的复杂格式数据提供可靠的问答以及有理有据的引用。

目前，AI领域十分复杂。每周都会有新的代码库、新的框架，以及新的承诺，即 这个 将改变一切。但大多数都做不到。不过，有少数确实值得你花时间去关注。 我在浏览GitHub时，有六个项目真的吸引了我的眼球

作为牛马，虽然能理解薪资保密的初衷，但你肯定忍不住想知道身边同事的工资吧？本文介绍一种高级的技术方案，随风潜入夜，润物细无声。

你是否一直对前端错误监控系统的底层原理充满好奇？别做工具人了，从原理到落地，手把手带你实现一个轻量级前端错误监控SDK...

问题描述 面试官：后端一次性返回10万条数据给你，你如何处理？ 我：歪嘴一笑，马上给后端发生一百万次请求，干蹦他的服务器，让他给爷哭！ 问题考察点 性能优化意识（能否识别出“10 万条数据”会导致性能

AI 时代之后，对于开发者来说最缺乏的其实是想象力，而随着 AI 成熟之后，很多以前需要“费劲巴拉”才能实现的效果，现在只需要几句话搭配对应的资料就可以复刻，特别是在数学公式到 UI 的转换实现上。