在前面的章节中，我们已经为智能体引入了记忆系统与RAG。然而，要让智能体在真实复杂场景中稳定地“思考”与“行动”，仅有记忆与检索还不够——我们需要一套工程化方法，持续、系统地为模型构造恰当的“上下文”。这就是本章的主题：上下文工程 ...

本文档主要介绍如何使用 Python 进行面向对象编程，需要读者对 Python 语法和单片机开发具有基本了解。相比其他讲解 Python 面向对象编程的博客或书籍而言，本文档更加详细、侧重于嵌入式上位机应用，以上位机和下位机的常见串口数据收发、数据处理、动态图 ...

随着大语言模型（LLM）的快速发展，如何让AI系统更智能地解决复杂问题成为了研究热点。从简单的问答到复杂的多步骤任务执行，LLM Agent思考框架正在重塑我们对AI能力的认知。本文将深入探讨几种主流的Agent思考框架，包括Chain of Thought（CoT）、ReAct、以及Plan ...

项目目标：为JMatPro材料仿真软件提供完整的Python集成方案，支持批处理、命令行控制、API调用等多种集成方式 JMatPro®是由英国Sente Software公司开发的专业材料性能模拟软件，专门针对工业多元合金进行优化。该软件基于CALPHAD（CALculation of PHAse Diagrams）方法论 ...

【用Python基础库从零手撕RAG内核】你是否还在用现成框架调包实现RAG？本文带你撕开技术黑箱，仅用numpy等Python基础库构建RAG系统，从零手撕RAG内核！从文本划分、向量化、相似度检索到生成优化，逐行代码解剖检索增强生成的核心逻辑，更深度解析9大实战技巧 ...

这篇以 RAGFlow 框架为例，针对上述后三个问题结合目前团队实践经验，给各位做个分享，大家辨证参考。 在这个过程中很高兴能了解到很多之前没涉猎过的行业和场景，其中经常被集中问到的问题大概有四个：中小企业做RAG知识库落地选择框架哪个比较好？

在2022年11月OpenAI的ChatGPT发布之后，大型语言模型(llm)变得非常受欢迎。从那时起，这些语言模型的使用得到了爆炸式的发展，这在一定程度上得益于HuggingFace的Transformer库和PyTorch等库。 计算机要处理语言，首先需要将文本转换成数字形式。这个过程由一个称为 ...

【导语】：openpyxl 和 formulas 是两个成熟的开源库，在Python中借助这两个库，处理Excel电子表格，可以实现自动访问、处理表格中数据的功能，省时高效，不易出错，是处理Excel表格的一种好办法。 简介 Excel在工作中很常见，许多公司的软件项目都会用到它。

随着 Roam Research的大热，双向链接和基于 Block 的笔记软件层出不穷，而他们（logseq、Athens）无一例外都采用了 Clojure 技术栈的 Datomic/ datascriptDatalog数据库，这不免让我感到好奇想要深入探索一番。本文就将硬核解析 Roam 背后原理，发掘 Roam 基于 Block 的深层技术 ...

openpyxl是一个第三方库，可以处理xlsx格式的Excel文件。pip install openpyxl安装。 默认打开的文件为可读写，若有需要可以指定参数read_only为True。 b4.column返回B, b4.row返回4, value则是那个单元格的值。另外cell还有一个属性coordinate, 像b4这个单元格返回的是坐标B4。