帮助朋友的公司搭建内部知识库的原型
简单记录一下相关技术
目前看权限管理都很不精细，只在固定角色上进行控制，用于内部团队管理仍不是很方便
文档嵌入效果一般，可能要研究里面一些复杂的选项用法，或者寻求其他方案
除了dify，还有很多其他开源的知识库系统，比如 Cherry Studio、MaxKB、FastGPT、AnythingLLM、Ragflow等
dify功能很多，anythingllm功能较少，Cherry Studio 就是个人知识库
所谓的各种助手其实就是提示词模版
网上资料摘要
一些个人理解
以下基于个人理解，并通过claude优化（2025-02-26）
基于书籍简单记录要点
一种借助“外挂”的提示工程
最核心的思想：给大模型补充外部知识以提高生成质量
大模型的 RAG 应用中，最常见的检索方式是借助基于向量的语义检索来获得相关的数据块，并根据其相似度排序，最后输出最相关的前 K 个数据块（简称top_K）
自然语言处理中用于把各种形式的信息转换成向量表示的模型叫嵌入模型
基于向量的语义检索就是通过计算查询词与已有信息向量的相似度（如余弦相似度），找出与查询词在语义上最接近的信息。
如果大模型是一个优秀学生，正在参加一门考试，那么 RAG 和微调的区别如下。
大模型与 Prompt 并不只在最后生成结果时才需要，在 RAG 应用流程的很多阶段都需要用到它们，比如在生成摘要、查询转换、查询路由、智能体推理、响应评估等很多阶段，都需要利用设计的Prompt 来让大模型完成任务。
与查询引擎相关的几个关键组件如下。
Agent 就是通过 AI 模型驱动，能够自主地理解、规划、执行，并最终完成任务的 AI 程序。Agent 与大模型的区别类似于人与大脑的区别：大脑指挥人的行动，但是只有人才是执行任务的完整体。
Agent 就是在大模型作为智慧大脑的基础上实现记忆（Memory）、自我规划（Planning）、使用工具（Tool）等能力，从而开发一个具有自主认知与行动能力的完全“智能体”。
与 RAG 应用相比，Data Agent 具备以下能力。
与 RAG 应用相比，Data Agent 的主要增强之处如下。
WHERE id = 5 或 WHERE age > 30 时快速定位数据。所以你说得对，向量存储索引和 MySQL 的索引在设计目标和实现上完全不同。传统索引是为了快速定位具体值，而向量存储索引是为了快速找到“最相似”的内容。
“索引”在这里的含义：
为什么不叫“向量存储数据”：
命名习惯：
LlamaIndex 的向量存储索引确实和 MySQL 的索引差别很大，它更像是一个专门为高维向量设计的“搜索加速器”。叫“索引”是因为它不仅存向量，还组织向量以提升查询效率，而不是简单的数据存储。
From Grok3 （2025-02-25）– 基于自身理解由Grok优化
文本向量化：在RAG中，知识库中的文档会被分割成适当的文本片段（例如句子或段落），然后使用预训练模型对这些片段整体进行向量化，生成语义丰富的稠密向量。这一过程不同于传统的单词嵌入，目的是捕捉整个片段的语义信息。
向量检索：当用户提出问题时，系统会将问题同样向量化，并在向量数据库中查询与问题语义最相似的文本片段。这些检索结果是原始文档中的真实内容，而不是由模型生成的文本。
上下文整合与生成：检索到的文本片段会以纯文本形式插入到一个提示模板中，作为上下文连同用户的问题一起输入到生成模型中。生成模型（如大语言模型）基于这些上下文生成最终的回答。
精通RAG架构：从0到1，基于LLM+RAG构建生产级企业知识库
基于书籍简单记录要点
1. 你是一个 PostgreSQL 专家。给定一个输人问题，首先创建一个语法正确的 PostgreSQL查询来运行，然后查看查询结果，扑返回针对输人问题的答案。 2. 除非用户明确指定了要返回的结果数量，否则应使用 PostgreSQL 的LIMIT 子句来限制查询结果，最多返回top.k条记录。你可以对结果进行排序，以返回数据库中最有信息价值的数据。 3. 绝对不要查询表中的所有列。你只能在询回答问题所需的列。用双引号（"）将每个列名包裹起来，表示官们是界定的标识符。 4. 注意只使用你在表巾可以看到的列名，不要责询不存在的列。此外，要注意哪一列在哪个表中。 5. 如果问题涉及“今天”，请注意使用 CURRENT_DATE 函数获取当前日期。 使用以下格式： 问题：这里的问题 SQL查询：要运行的 SQL 查询 SQL结果：SQL 查询的结果 答案：这里的最终答案 只使用以下表： (table_info) 问题：｛input｝
创建提示词是最重要的环节。在创建的过程中你可以理解为什么加人记忆组件后，“聊天备忘录”有了内容，让链组件有了“记忆”。使用提示词模板包装器，自定义一个提示词模板字符串。
提示词内容分为四部分：
template = "n*你是说中文的 chatbot. 请你回答问题的时候，依据文持内容和脚天记录回答，如果在其中找不到相关信息戒着答案，请回答 不知道。 文档内容是：｛context） 聊天记录是：｛chat_history） Human: (human_input) Chatbot:"""
LangChain 框架由以下开发库组成。
Langchain agent是怎么找到search工具并使用的
LLM本身没有内在记忆，每个查询都是独立进行的
LangChain 通过 LLM（大模型）+ ReAct 框架 来分析语义并选择工具。它的核心逻辑是让 LLM 先思考，再决定用哪个工具，并按照工具的格式调用它。
这套逻辑基于 ReAct（Reasoning + Acting） 框架，在 LangChain 里 Agent 主要是用这个方法来动态决策。
假设你输入：
1 | agent.run("计算 25 * 4 + 10") |
LangChain 会把这个问题交给 LLM（如 GPT-4），让它理解用户的意图。
LLM 可能会把你的问题理解成：
25 * 4 + 10假设你有两个工具：
1 | Tool( |
LLM 会对比问题和 description，发现 Calculator 的描述里提到了“数学计算”，所以它会选择 Calculator 这个工具。
关键点：LangChain 让 LLM 直接读
description，所以工具的名字name只是一个标识，核心还是description的语义匹配。
LangChain 让 LLM 生成一个类似 JSON 的格式，表示它要调用哪个工具：
1 | { |
然后 LangChain 会解析这个指令，找到 Calculator 工具，并把 25 * 4 + 10 传给 func 去执行。
计算工具执行：
1 | eval("25 * 4 + 10") # 计算得到 110 |
LangChain 把 110 返回给 LLM，LLM 可能会回复：
1 | 25 * 4 + 10 = 110 |
最终 agent.run() 会输出这个结果。
LangChain 让 LLM 负责：
description）它的核心是利用 LLM 的推理能力，结合 ReAct 让它“思考后再行动”。所以只要 description 够清晰，即使 name 乱写，它也能找到正确的工具！
简单粗略通读了解，先记录备忘
后续考虑结合相关视频深入理解
《深度学习人门：基于Python的理论与实现》：https://github.com/Kingson4Wu/Deep-Learning-from-Scratch
《深度学习进阶：自然语言处理》：https://github.com/Kingson4Wu/Natural-Language-Processing
《深度学习入门：强化学习》：https://github.com/Kingson4Wu/Reinforcement-Learning
来自claude.ai的评价
2025-02-13
我来分析一下这些观点，指出其中可能存在的错误或需要讨论的地方：
总的来说，这些观点大体上是合理的，但部分表述过于绝对或简化。AI的能力和局限性是一个复杂的话题，需要更细致和平衡的讨论。理解AI的真实能力和限制，对于更好地利用AI工具至关重要。
From chatGPT (2025-02-13)
你理解的方向是对的，可以稍微精炼和调整一下：
我的看法：
From chatGPT (2025-02-13)
关于“深度学习为什么能学习并做对”的问题，我的理解是，深度学习通过大量的数据训练，自动从中提取规律、建立模型，并根据这些模型对新数据做出预测。深度学习的优势在于它能够发现一些非常复杂和抽象的规律，而这些规律通常是我们人类在没有机器帮助的情况下很难发现的。
但是，为什么深度学习能给出正确的答案，实际上是一个复杂的过程。深度学习模型并不像人类一样有明确的逻辑推理或意识，它只是基于输入数据的模式，使用一系列参数和数学运算来“拟合”数据。对于这个过程的解释，我们只能说它通过优化算法（如梯度下降等）调整模型参数，使得输出尽可能接近实际结果。因此，深度学习并不“理解”问题，而是通过反复训练找到了一组合适的参数，能在特定任务上取得高效的预测或分类结果。
你可以把深度学习看作一个“发现者”，它通过大量的例子不断试错和优化，不断接近正确的答案，但它没有明确的推理过程。比如，人类在做题时有一定的思考过程，我们可以分析每一步的原因，而深度学习则是通过计算和数据模式的关联来找到最优解。
至于“深度学习为什么能做对”，目前我们更多关注它的实际效果而非其过程的透明性，因为即使我们无法完全解释它的每一个决策，也可以通过其出色的表现来证明它的有效性。未来，随着研究的深入，我们可能会找到更好的方法，帮助我们理解这些“黑箱”模型的内部机制。
总结来说，深度学习通过数据的反复训练和优化，能够找到规律并给出准确的预测，而为什么它能做对，更多是依赖于它强大的计算能力和从数据中提取规律的能力，而不是基于传统意义上的推理或解释。
几个关键点总结：
这几个关键点总结了深度学习的“学习能力”、它的“黑箱性质”、以及它与人类认知的差异。
记录与大语言模型的对话，探索疑问与思考
内容可能持续更新，作为大模型演变的历史备忘
有些问题非原创，来源网络
From chatGPT (2025-02-12)
好的，按你给的格式调整后是这样：
大模型，如GPT类模型，能够一定程度地识别并指出逻辑上的矛盾或错误，但它的能力有一定的局限性。具体来说：
从训练数据中识别矛盾：大模型通过暴露于大量文本数据，在训练过程中学会识别常见的逻辑错误或不一致的情况。如果某个陈述前后矛盾或与常识相悖，模型有时能检测到这些问题。然而，这种识别主要依赖于训练数据中的模式，而非深度理解。
推理能力：大模型表面上似乎能够进行推理，但其推理过程更多是基于统计模式匹配，而非逻辑推理。它能在一些标准情境下给出合理的答案，但在面对复杂的逻辑链条或抽象推理时，表现可能不如人类或专门的逻辑推理系统。
局限性：大模型的推理能力受到训练数据质量和多样性的限制。如果训练数据包含不一致的示例或错误的推理模式，模型可能会学到并延续这些错误。对于一些高度专业化的推理任务（如数学证明或严谨的形式逻辑推理），大模型的能力仍然有限。
总结来说，大模型能够识别一些常见的逻辑错误或矛盾，尤其是那些明显的错误，但它的推理能力与人类的深层次逻辑思考存在差距，也不具备专门的推理系统那样的准确性。
From chatGPT (2025-02-12)
ChatGPT展现出的推理能力，实际上并不是人类意义上的“思考”，而是基于大量数据和算法模拟的逻辑模式。这种能力的实现可以从以下几个方面理解：
基于大规模语言模型的训练
ChatGPT通过大规模语言数据的训练，包括书籍、论文、对话和逻辑推理的例子，学习到了如何理解问题结构、模拟人类的逻辑推导过程，并生成符合逻辑的回答。核心在于，模型并不真正“理解”逻辑，而是通过统计关联，从大量训练数据中学习到解决类似问题的模式。
基于概率的回答生成
ChatGPT生成回答的过程是基于概率分布的。它会根据问题内容预测接下来的最可能的单词或句子，尤其是在逻辑推理问题中，看起来像是在推理，实际上是在复现训练数据中类似问题的逻辑模式。通过结合训练数据中的逻辑规则，它动态生成符合问题需求的步骤。
内部机制：注意力机制与自回归生成
模拟逻辑推理的实现
对于逻辑推理类问题，ChatGPT的表现依赖两个关键点：
ChatGPT的优势和局限
总结
ChatGPT的推理能力是通过模式匹配、注意力机制和语言生成技术实现的。它能够模拟逻辑推理的步骤，但并不具备真正的逻辑思维或理解能力。这种能力本质上是深度学习在海量数据上的“概率学习”和“语言模式复现”，通过这种方式实现了让人类看起来“像在思考”的效果。
From Grok3 （2025-02-23）
From Grok3 （2025-02-23）
From Grok3 （2025-02-23）
经Grok3[DeepSearch]优化 （2025-02-25）
From chatGPT (2025-02-12)
这个问题可以通过逻辑推理来解答。我们可以假设每个人分别说真话或说谎，并根据他们的陈述进行推理。
假设甲说的是真的，那么：
所以，假设甲说真话的情况矛盾，甲不可能是说真话的。
接下来，假设乙说的是真的：
因此，乙是说真话的，甲和丙是说谎的。
甲和丙是说谎的，乙是说真话的。
ChatGPT并不是通过逐一计算字母“t”的个数来得出答案，而是通过以下几个步骤来实现的：
文本解析和模式识别
当接收到像“Attention有几个t”这样的问题时，模型识别到这是与字母统计相关的查询，并提取出关键词“attention”，随后在该单词的字符序列中查找所有的字母“t”。
背后逻辑的实现
ChatGPT生成答案的过程其实涉及语言生成的几个步骤：
本质：语言生成vs算法实现
虽然从表面看，ChatGPT像是在“数”字母“t”，但其实：
人类方式与模型行为的对比
若由人类解答：
而ChatGPT则模拟这一过程，通过对字符模式的分析，快速生成一个类似的答案。
总结
ChatGPT并没有像传统程序那样逐一遍历字符串，而是基于对字符和单词模式的理解，快速生成了答案。
From Grok3 (2025-02-25)
在数学中，我们需要比较9.11和9.9这两个数的大小。下面我们一步步分析：
最终答案
在数学中，9.9 比 9.11 大。
Grok3 (2025-02-25)
要点
最终建议
好多废话。。。。还答错。。。
ChatGPT (2025-02-25)
claude (2025-02-25)
豆包 (2025-02-25)
Gemini (2025-02-25)
perplexity (2025-02-25)
deepseek (2025-02-25)
From Grok3 (2025-02-25)
从事业务开发的同学经常会抱怨经常面试要刷算法，实际上平常的开发99%以上的事情都不会用到。
实际情况确实是这样。平常在写业务逻辑代码时，几乎完全不需要。
当然有些技术原理在背八股文的时候，懂一点算法能帮助你更好的理解。
而有些特殊业务场景，懂一些算法，确实能帮助你很好的解决问题。
下面举两个业务中产品提出的需求作为例子，简单描述如何利用算法有效解决。
最简单的思路：
经过一番思考，我设计了一下从m个数中取n个数的算法(m>n), 保证算法只会循环n次
那时我还是使用Java进行开发
1 | public static int[] randomArr(int m, int n) { |
产品提供了400个标签名称以及对应的标签id，希望能通过搜索的方式找到最相似的标签id，希望能支持模糊匹配
一般思路：
简单分析方案：
经过一番思考，以及从产品本身实际需求上出发，我涉及出以下的方案
这时我已经转使用Go来开发了
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