日志13

今天介绍一个最近在 GitHub Trending 上爆火的开源项目——learn-claude-code，目前已经快 3 万星了。 项目地址：https://github.com/shareAI-lab/learn-claude-code 这个项目是干嘛的？ 一句话概括：从零开始，手把手教你搓一个类似 Claude Code 的 AI Agent。 用过 Claude Code 的朋友应该都好奇过：它到底是怎么做到"你说一句话，它就能帮你改代码、跑命令、操作文件"的？这个项目就是来揭秘的。 作者的核心观点很直接——"Bash is all you need&qu...

如题。   

1、RAG 流程RAG 一般分成离线和在线两部分。离线侧主要做文档接入、清洗、切分、向量化和索引构建。文档来源可以是产品文档、帮助中心、接口文档、历史问答、内部知识库。清洗之后按段落、标题或者固定窗口做切片，再用 embedding 模型把文本转成向量，写入向量数据库，同时保留 metadata，比如文档类型、时间、部门、权限标签。在线侧通常是用户问题进来后，先做 query 预处理，比如改写、纠错、意图识别，然后拿 query 去做检索。检索可以是向量检索、BM25 检索或者混合检索。召回到候选片段后，再做 rerank，把最相关的内容排到前面，最后拼接 prompt 和用户问题一起送给大模...