将控制权交给了我不理解的力量。 该如何看待 AI 辅助编码工具？把这种工具应用当成一门类似 Java、JS 的技术来看待，经常分享，深入钻研对比。最有性价比的全栈路线是什么？毫无疑问，是 AI 辅助编码 ➕ 业务技术栈的全家桶。我需要更新技术栈和技术思维了，这个不亚于之前的 web 浪潮，后端从 php 转 java，前端从 css 切图仔到 js 编程。这在软件开发领域，绝对堪比工业革命了。

名词概念Apache APISIXhttps://github.com/apache/apisix The Cloud-Native API Gateway Apache APISIX is a dynamic, real-time, high-performance API Gateway. APISIX API Gateway provides rich traffic management

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适合 LLM 的职责LLM 适合做的两种事情：抉择+多样性(比如：生成搞笑的风格)。 先尽量让 LLM 少做点事情，然后逐步增加其占比。 LLM 不稳定的时候，让 LLM 做选择题，比如：这个属于 A 还是属于 B。 2024 年诺贝尔化学奖得主 Demis Hassabis 的看法诺奖得主教皇科学院开讲：AI 是一项令人难以置信的技术，发展模式需重新思考 三个标准(用这种方式来思考和建模)：

问题描述项目需要用到 RAG，我们选择用 LlamaIndexTS，但是外网功能开发完，在内网准备发布的时候，发现 npm install 报错。 123return binding.readFileUtf8(path,stringToFlags(options.flag));Error: UNKNOWN: unknown error, open 'xxx/node_modules/rc

背景最近需要用到 RAG，使用了 LlamaIndex，这个库需要 Node 版本 20+。我们之前的 Node 镜像的版本是 18 的，因此需要升级。考虑到目前 Node 的最新稳定版本是 22，所以打算直接升级到 22。 由于镜像的制作环境是公司的内网，不能联公网，因此只能选择下载源码包，然后在内网环境下编译安装。 流程Node22 需要 g++ 10+，之前我们是 g++ 8，所以需要先升级

LlamaIndex 简介https://www.cnblogs.com/chengnan113/p/17436377.htmlLLamaIndex 的任务是通过查询、检索的方式挖掘外部数据的信息，并将其传递给大模型，因此其主要由 x 部分组成： 数据连接。首先将数据能读取进来，这样才能挖掘。 索引构建。要查询外部数据，就必须先构建可以查询的索引，llamdaIndex 将数据存储在 Node

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问题与策略如何编写 LLM，缺乏经验和技巧、方法论Prompt Engineering、CoT、结构化等等 LLM 推荐的图表不正确LLM 输出的 JSON 结构不正确JSON Mode后处理 定的很多规则，无法命中比如动画类型。之前东明的可视化推荐也是这个问题，搞了很多图表，但是场景无法命中。 LLM 处理耗时很长前端需要等待很长时间。而且推荐类的，还不能流式输出展示。我们这次 3 个 LLM

RAG 解决什么问题？ 搜索 Summary 概念Tree-RAGTree-RAG 工作流程及实体树应用介绍：https://cobusgreyling.medium.com/t-rag-rag-fine-tuning-entity-detection-9a5aaa01e437翻译版：https://juejin.cn/post/7353963878542573608 实体树向量数据库Llama