Vector RAG系统构建流程

1. 数据采集与预处理
用爬虫（如Firecrawl）、数据连接器（数据库、API）或专门的平台（如Unstructured.io）收集并清洗数据，确保后续切片和向量化质量。

2. 切分成块
利用LangChain、LlamaIndex等工具，将文档分成有意义的小块，保持上下文连贯，方便精准检索。切分方式可多样：固定长度、语义切分、递归等。

3. 生成向量嵌入
用先进模型（text-embedding-ada-002、Cohere Embed v3、BGE-M3、llama-text-embed-v2）将文本块转成高维向量，便于相似度计算。

4. 存储与索引
向量存入专用数据库（Pinecone、Weaviate、Qdrant、Milvus、pgvector），也可用Elastic或MongoDB等支持向量搜索的传统库。

5. 信息检索
结合密集向量搜索、稀疏检索（BM25、SPLADE）或混合检索（RRF等），用LangChain、Haystack等框架实现相关内容召回，并通过重排序（bge-reranker、Cohere Rerank）提升准确度。

6. 流程编排
用LangChain、LlamaIndex，或n8n、Google Cloud Vertex AI Pipelines等工具，协调各环节数据流和调用顺序，保证系统稳定高效。

7. 选择大模型生成
接入Claude、GPT-4o、Gemini、Llama 3、DeepSeek、Mistral等LLM，通过API或AI网关（Portkey、Eden、OpenRouter）调用，实现文本生成。

8. 监控与可观测性
利用Langfuse、PromptLayer、Helicone、Arize AI等平台，跟踪提示词表现、延迟、资源消耗及模型输出，及时发现并解决问题。

9. 持续评估优化
借助自动评测指标（准确性、一致性、召回率）、A/B测试和人工反馈，反复调优检索和生成效果，必要时进行模型微调。

这套流程涵盖了Vector RAG系统从数据采集到生成优化的每一步，是构建高质量智能问答和知识检索系统的实用指南。建议收藏并实践。

这份方案不仅系统全面，还结合了当前主流开源工具和商业产品，适合技术爱好者、开发者及企业研发团队参考。
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Join the 5-Day AI Agents Intensive Course with Google：谷歌推出全新5天AI代理密集课程，助你掌握智能自主系统核心技能！

自去年11月，全球已有超42万学员参与谷歌5天生成式AI基础课程。现在，谷歌带来升级版——5天AI代理密集课程（11月10日至14日），免费开放，帮你构建并部署下一代AI代理。

课程亮点：
- 由谷歌机器学习研究员与工程师设计，深入讲解AI代理基础架构、工具、编排、记忆机制与评估方法
- 结合理论与实操，包含白皮书、Podcast、代码实验、直播讲座及互动问答
- 通过结业项目，巩固技能，打造从简单代理到复杂多代理系统的能力
- 利用Kaggle Discord社区和YouTube直播，随时提问交流，与Google专家直接对话

每日主题安排：
第1天：AI代理及其架构基础，理解智能自主系统核心差异
第2天：代理工具与Model Context Protocol（MCP），实现代理与外部功能无缝衔接
第3天：上下文工程，代理的会话管理与记忆策略，提升多轮交互能力
第4天：代理质量管理，掌握日志、追踪、评估指标，优化代理表现
第5天：从原型到生产，学习代理部署与扩展，打造多代理协作系统（Agent2Agent协议）

课程适合AI初学者及进阶开发者，助力你在智能代理领域迈出坚实步伐。结业项目还提供Kaggle徽章、周边和社交媒体展示机会，激励你的学习成果。
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玉茗茶骨【完结】
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轧戏【完结】
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长河落日【完结】
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秋雪漫过的冬天【完结】
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突然的喜欢
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御赐小仵作2
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罚罪2
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太平年
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小城大事
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如果你想高效利用Claude Code进行大规模项目开发，这篇六个月深度实战总结绝对值得一读。作者独自重写30万行代码，打造了以下几大核心系统：原贴

1. 技能自动激活系统（Game Changer！）
通过自定义TypeScript钩子（UserPromptSubmit和Stop Event Hook），自动识别当前编辑内容和用户意图，智能加载相关技能并提醒Claude遵循最佳实践，彻底解决了技能“摆设”问题。配置中心是skill-rules.json，定义关键词、意图模式、文件路径等触发条件。

2. 模块化技能设计（500行规则）
避免单个技能文件过大导致上下文限制，采用主技能文件+多个资源文件的渐进式加载，显著提升token利用率和响应效率。

3. 开发文档系统，防止Claude“失忆”
为每个大任务创建三个文档（计划、上下文、任务清单），通过自定义slash命令自动生成和更新，确保Claude在多轮对话中始终保持正确上下文和规划。

4. PM2进程管理，后台调试利器
用PM2管理七个微服务，实现实时日志读取、自动重启和性能监控，让Claude可以自主读取日志、定位问题、重启服务，极大提升调试效率。

5. 钩子体系确保“零遗漏”
包括文件编辑追踪、构建检查、错误处理提醒等钩子，自动检测TypeScript错误并提醒修复，确保代码质量和格式统一，杜绝“漏网之鱼”。

6. 专用Agent军团，任务分工明确
包括代码架构审查、错误修复、测试路由、战略规划等10个专用agent，针对具体任务精准输出，避免过度泛化。

7. 附属实用脚本与工具
诸如测试认证路由的脚本、数据库重置、Mock数据生成等，均附着于技能中，方便Claude调用，避免重复造轮子。

8. 合理分工文档与技能
技能负责通用最佳实践和模式，文档聚焦项目架构、数据流、API等具体内容，形成清晰职责分离，提升Claude理解与执行力。

9. Prompt技巧与复盘
强调详细明确的需求描述，避免引导性问题，多次重提和调整prompt以获得更优输出。

10. Slash Commands极大简化交互
设计多条自定义命令，快速生成开发文档、执行代码审查、运行测试等，极大提升工作流效率。

作者坦言，这套体系花了数月打磨，但效果显著：Claude自动激活技能、一致遵守代码规范、快速定位和修复错误，单人完成了原本需要多人协作的大型重构，质量和效率双提升。

如果你正苦于AI助手技能难用、代码质量参差不齐、项目上下文频繁丢失，不妨参考这套基于钩子和自动激活的Claude Code基础架构。它将让你体验到真正的“AI协作开发”而非被动工具。
#资源参考 #ClaudeAI #Claudecode #工具 #实战

DeepLearning.AI推出一门全新的免费课程：大语言模型的微调与强化学习：后训练入门，由AMD AI副总裁Sharon Zhou主讲，现已开放学习。

后训练是将基础大语言模型（LLM）——即通过海量无标签文本训练预测下一个词的模型——转变为能听指令、表现可靠助手的关键技术。很多应用中，后训练能让原本只有80%成功率的演示变成稳定可用的系统。

课程涵盖五大模块，手把手讲解后训练全流程：监督微调、奖励建模、基于人类反馈的强化学习（RLHF），以及PPO、GRPO等技术。同时介绍LoRA技术，实现高效微调，无需重新训练全模型。还教你如何设计评估机制，在上线前后发现问题。

你将掌握：
- 通过监督微调和强化学习（RLHF、PPO、GRPO）调整模型行为
- 使用LoRA高效微调，节省计算资源
- 准备和合成训练数据，支持后训练
- 理解生产环境中LLM管道的决策节点与反馈循环

这些先进技能不再是顶尖实验室的专利，任何开发者都能用后训练提升模型表现，推动AI落地。

后训练是AI从理论到实用的关键环节，它让模型不断学习反馈、优化表现，从而更聪明、更听话、更可靠。掌握这门技术，是打造高质量AI产品的必经之路。

学习应用型AI时，掌握系统化的知识路径和实战技巧尤为重要。AI Engineering Academy 致力于将复杂的 AI 概念拆解成清晰的学习路线，帮助每个人循序渐进地掌握实用技能。

平台涵盖提示工程、知识增强生成（RAG）、模型微调、AI代理等主题，配套真实项目实践，内容紧贴行业需求，适合想从基础到高级深入学习 AI 的开发者和研究者。

不仅有结构化课程和动手项目，还有活跃的社区支持，方便交流与协作。所有资源开源托管在 GitHub

主要特点：

- 系统化学习路径，覆盖从基础到前沿的 AI 技术
- 注重实战操作，提供真实项目案例和代码示范
- 课程内容紧密结合工业应用，助力职业发展
- 多主题覆盖提示工程、RAG、微调、AI代理等关键领域
- 开源社区驱动，欢迎参与贡献和课程改进
- 适合自学者、学生、工程师及 AI 爱好者
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上千小时调教AI提示，凝练出6大黄金法则——KERNEL框架

作为一名技术负责人，我过去一年沉迷于Prompt工程，分析了1000+真实工作场景的提示，发现成功提示背后有6个核心模式。我称之为KERNEL。它彻底改变了我们团队利用AI的方式。

KERNEL框架详解：

K - Keep it simple（保持简洁）
避免冗长背景，明确单一目标。
例：“写Redis教程”，胜过“帮我写点关于Redis的东西”。
效果：减少70%令牌使用，响应速度提升3倍。

E - Easy to verify（易于验证）
提示中必须有清晰的成功标准。
“包含3个代码示例”比“让内容吸引人”更具体可检验。
测试显示：有明确标准的提示成功率达85%，无标准仅41%。

R - Reproducible results（结果可复现）
避免使用时间敏感词汇，如“最新趋势”。
指定具体版本和明确需求，保证同一提示未来仍有效。
测试中30天内一致性高达94%。

N - Narrow scope（聚焦单一目标）
一个提示只解决一个问题。
不要把代码、文档、测试混合请求，拆分复杂任务。
单目标满意度89%，多目标仅41%。

E - Explicit constraints（明确限制）
告诉AI不要做什么。
如“Python代码，不用外部库，函数不超过20行”。
限制减少91%无关输出。

L - Logical structure（逻辑清晰）
提示结构固定：
1. 上下文（Context）
2. 任务（Task）
3. 限制（Constraints）
4. 格式（Format）


实战对比：
旧提示：“帮我写个脚本处理数据，提高效率”→200行无用代码
KERNEL提示：
Task: Python脚本合并多CSV，列一致
Constraints: 只用Pandas，<50行
Output: 生成merged.csv
Verify: 在test_data/测试
结果：37行代码，一次成功

指标提升（1000条提示对比）：
首次成功率从72%升至94%
产出时间减少67%
令牌消耗降低58%
准确率提高340%
修改次数由3.2降至0.4

进阶技巧：拆分复杂需求，链式调用多个KERNEL提示，每条专注一事，效果更佳。

最棒的是，KERNEL适用于GPT-5、Claude、Gemini及Llama等多种模型，完全无关模型类型。
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分享一个增强版Clawdbot的领取入口，已接入10000+数据和工具，可7×24小时监听股票，杀疯了。立即加入，可获得20元代金券！https://teamoteam.com/t?a=clawdbot&e=c&i=b5ba46d8

得到每2026.1.26-31
每天听本书
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科技参考4
链接:https://pan.baidu.com/s/1QXhGULj9WHW7WBw3yZI7UQ?pwd=1149

商业参考4
链接:https://pan.baidu.com/s/1aK8c4x1rFKjLPJ_Gw0cZNQ?pwd=82q7

投资参考2026
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商业报告解读
链接:https://pan.baidu.com/s/1UTPVmQZmHb2GfK8ugiiHaw?pwd=g9a9

国际参考
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政经参考2026
链接:https://pan.baidu.com/s/1OOqvP7i3Z01sKdd_iQfRQg?pwd=5c29

年度人文课堂
链接:https://pan.baidu.com/s/1bVzJS-Xl80WL1Y3NL5VwiA?pwd=46h5

教育的方法50讲
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青春期家庭教育40讲
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情绪觉知100讲
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大望局
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讲透战争史
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严飞的社会课
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AI学习圈
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——资源——
牛人必备的100个思维模型（第一二季）
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各大行业产业链全景图
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108个创业副业项目
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——影视——
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暗恋者的救赎
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罚罪2
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夜色正浓
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小城大事
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生命树
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太平年
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周之江书院
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有罪之身
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夜色正浓
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唐宫-奇案之青雾风鸣
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成何体统
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太平年
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生命树
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精选付费短剧合集2.1-7
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How I Use Every Claude Code Feature

作者分享了他作为爱好者和专业开发者，如何高效使用Claude Code这个AI编程助手的心得体会。他强调，选择CLI代理工具时，细节体验和使用习惯往往比单纯的输出风格更重要——目标是“设定好上下文，交付结果”，而非纠结过程细节。

核心经验包括：

1. CLAUDE.md是关键
它是项目的“宪法”，承载代码库的AI使用规范。专业项目需严格维护，轻量且聚焦高频工具，避免简单堆砌文档。文档应以“防护栏”思维设计，指导AI避免错误，而非详尽手册。

2. 上下文管理与会话复用
使用/clear和/catchup命令重启会话，避免依赖不稳定的自动压缩。为复杂任务利用“Document & Clear”模式保存和恢复计划，确保上下文持久可靠。

3. Slash命令要简洁
建议仅保留常用快捷指令，避免复杂命令集，保持交互自然。AI应能理解自由输入，不应被繁杂命令束缚。

4. Subagents设计陷阱
自定义子代理虽能分担上下文压力，但往往导致信息割裂和流程僵化。作者更偏好“主-克隆”架构，让主代理动态调度自身副本，保持整体上下文一致性和灵活性。

5. Hooks机制保障流程质量
通过“提交时阻断”钩子强制代码通过测试，避免中途阻断让AI困惑。非阻断钩子提供实时反馈，提升AI执行质量。

6. 规划模式不可或缺
复杂功能先用规划模式明确设计和检查点，减少实现盲区。团队甚至自定义规划工具，强制符合内部设计规范和安全要求。

7. 技能（Skills）与MCP的演进
作者认为“技能”模式（脚本调用环境）更灵活强大，MCP应退居为安全网关，提供少而精的高阶接口，避免臃肿API。

8. Claude Code SDK的多样化应用
除交互式CLI，还可批量脚本处理大规模改动，构建内部聊天工具和快速原型代理，极大拓展了AI助理的实用场景。

9. GitHub Actions集成优势显著
在CI环境中运行Claude Code，结合钩子和MCP，实现自动化代码修复和PR生成，形成闭环自我优化工程系统。

10. 高级配置与企业级实践
利用代理设置监控请求，调整超时参数，使用企业API密钥做按需计费，并定期自查权限，确保安全和效率。

国外技术社区

dev 社区和国内的掘金社区很相似，技术分类也比较多，像 Java、Python、js、分布式等应有尽有，文章质量普遍都还不错，其实如果平时多留意不难发现，掘金上有一些文章是翻译自 dev社区。

stackoverflow 一个问答类的技术社区，和国内知乎比较相似，但与知乎不同的是 stackoverflow 更垂直于技术，不像知乎内容比较杂。

simpleprogrammer 这个网站上纯技术文章不多，指导建议性的文章比较多。讲述一些职场、以及软件开发中的一些 “ 潜规则”。

tutorialspoint 网站提供了很多课程、技术文章，还有一些很实用的工具，比如：JSON 格式化，base64 转化工具等。

它还提供了 N 多种语言的在线编码工具，比如：html 机型适配，Java 代码运行结果等预览，都非常的实用。

sitepoint 是一个偏向前端、移动端的技术网站，有一些高质量的前端方面的文章、电子书。该站有类似的问答社区，各种页面问题还有解决的 demo。

daniweb 也是一个质量比较高的问答平台，看着有点像社交平台

Dzone 是一个技术涵盖比较全面的网站，像云平台、数据库、物联网、开发运维、Java 语言等都有。
#资源参考 #技术论坛 #技术社区

10个核心原始提示词（Prompt），助你用Perplexity AI替代Google搜索，全面提升工作效率：帖子 | #经验

1. 深度调研模式
“You’re my research assistant. Find the latest studies, reports, and articles on [topic]. Summarize each source with: Title | Date | Key Finding | Source link.”

2. “给行家讲解”模式
“Explain [complex concept] as if I have deep domain knowledge but limited time. Include: key principles, debates, and real-world applications.”

3. 逆向观点生成器
“Summarize the mainstream consensus on [topic]. Then present 3 contrarian or under-discussed perspectives with credible citations.”

4. 多源整合分析
“Summarize how [Company A], [Company B], and [Company C] approach [problem]. Highlight differences in strategy, data use, and outcomes.”

5. 带引用写作助手
“Draft a 500-word article on [topic]. Use academic tone, include 3 cited sources (with links), and end with a future trend prediction.”

6. 数据猎人
“Find the latest available statistics on [metric]. Return: Figure | Source | Date | Link | Context (1 sentence).”

7. 新闻洞察流程
“Summarize this week’s top 5 news stories in [industry]. Highlight implications, patterns, and what most people missed.”

8. 来源可信度鉴定
“Evaluate the credibility of this source: [link]. Check author expertise, citations, publication reputation, and potential bias.”

9. 内容调研引擎
“I’m writing a post about [topic]. Find 5 stats, 3 frameworks, and 2 quotes from experts to support it.”

10. AI工作流伙伴
“When I ask a question, also suggest 3 follow-up queries that expand or deepen understanding.”

这些提示词覆盖调研、写作、数据挖掘、内容策划和信息验证等全链条，极大提升你的AI使用效率。

Agentic RAG 技术栈图谱，揭示构建智能代理系统的核心层级与关键组件：

Level 0 部署与基础设施
涵盖Groq、AWS、together.ai、Baseten、Modal、Fireworks AI、Replicate等，保障模型和系统的高效运行环境。

Level 1 评估与监控
LangSmith、MLflow、Weights & Biases、Hugging Face、Deepchecks、Fairlearn等，负责模型性能、偏差与安全性监测。

Level 2 基础模型
包括Claude 3.7 Sonnet、Mistral AI、Cohere、Gemini 2.5 Pro、LLAMA 4、GPT-4等，提供强大的语言理解和生成能力。

Level 3 编排框架
LangChain、DSPy、Microsoft AutoGen、Adaflow、LiteLLM、Ray、Haystack等，实现多模型、多任务的流程控制与协同。

Level 4 向量数据库
Milvus、Redis、Pinecone、Elasticsearch、Chroma、Vald等，负责高效存储与检索海量向量化信息。

Level 5 嵌入模型
Voyage AI、OpenAI、spaCy、FastText、Hugging Face、Cohere等，支持文本向量表示转换，为检索和推理提供基础。

Level 6 数据摄取与提取
Scrapy、Firecrawl、Docling、Llamaparse、Amazon Textract、Apache Tika等，完成多源数据采集与结构化处理。

Level 7 记忆与上下文管理
Letta、mem0、Zep、Chroma、Cognec、LangChain、LlamaIndex等，管理长期与短期记忆，提升对话连贯性。

Level 8 安全与治理
Langfuse、Arize、Evalverse、Helicone、Guardrails AI、HELM、AI Explainability 360、AI Fairness 360等，保障系统透明、公平与安全，防止滥用。

这套Agentic RAG技术栈不仅涵盖了从底层基础设施到高层治理的全流程，也体现了智能代理对性能、数据、记忆与安全的多维度要求。掌握这张图谱，是迈向智能代理实用化的关键。

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这份免费资料以Google文档形式公开，适合开发者和爱好者全面学习与实践。
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