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20、搭建企业级新闻知识库RAG问答系统 - 从零构建全栈AI智能体
一、项目前言RAG（检索增强生成）是目前大模型落地最稳定、成本最低、效果最好的方案。相比于模型微调，RAG无需训练、无需算力、支持实时更新知识库，非常适合新闻资讯、业务文档、知识问答场景。
19、基于FAISS构建文档向量索引 - 从零构建全栈AI智能体
在AI智能体与大模型落地场景中，RAG（检索增强生成）技术是解决大模型知识滞后、专业领域问答不准的核心方案。相比于微调大模型，RAG成本更低、迭代更快，非常适合技术文档、专业教程、业务手册等场景的智能问答开发。
.NET 开源报表神器 Seal-Report
Seal-Report 是一款.NET 开源报表工具，拥有 1.4K Star。动态 SQL 数据源:可以使用自定义的 SQL 语句，也可以让 Seal 引擎自动构建用于查询数据库的 SQL 语句。
21、Chroma 向量库构建百万小说知识库索引- 从零构建全栈AI智能体
一、项目前言在 RAG 检索增强生成开发中，处理大体积长文本是非常典型的场景。《战争与和平》原著文本超百万字符，文档切分后会产生数千个文本块，非常适合用来练习本地向量库完整工程流程。本文实战项目：读取《战争与和平》电子书（可以在：https://www.gutenberg.
TraceML：用三行代码为训练循环加入 step 级诊断
一直以来，你都能盯着 loss 曲线看；TraceML 让你看见训练循环内部的效率。在每个训练步骤内部，时间究竟是如何在数据加载、前向、反向和优化器之间分配的，你其实并不清楚。
不限token有多爽？AI Agent NAS来了！这性能也太猛了：铭凡N5 MAX
开篇这几年AI势头很猛，从内容创作、资料整理，到图片与视频处理，AI已经逐渐融入生活工作中，虽然AI越来越强，但属于我们自己的数据却依然沉睡在硬盘里，就以常规NAS来说，它的主要职责是存储数据，但随着数据量越来越大，另一个问题也逐渐显现出来，那就是NAS知道文件在哪里，但不知道里
Python用 AI 做报表数字勾稽核对：让"对不上"的地方自己浮出来
报表里的数字不是孤立的：合计必须等于明细之和、期初加减本期必须等于期末、资产必须等于负债加所有者权益。这几百条恒等关系叫"勾稽"，人工用计算器一行行对，既慢又容易漏。