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朋友们的最新动态
文章给出基于 LlamaIndex 构建本地 Markdown 文档问答的最小可行系统，分初始化设置、文档加载、向量索引构建、查询引擎创建和查询验证五步。初始化通过 Settings 全局配置 LLM 与嵌入模型，嵌入模型适合中文检索且可在 CPU 运行；文档加载精确读取 Markdown；索引构建自动完成切分、嵌入和内存存储；查询引擎封装检索与响应合成，可查看提示词；最后调用查询打印结果，验证端到端流程。读者可快速搭建可调试的 RAG 原型，并按需替换切分器、向量存储或嵌入模型。
文章用LangChain按四步实现RAG：数据准备、索引建立、检索优化、生成集成。先加载环境变量与中文嵌入模型，再用TextLoader读文档，用RecursiveCharacterTextSplitter默认参数分块，块大小4000、重叠200、保留分隔符。再以BAAI/bge-small-zh-v1.5生成归一化向量，存入InMemoryVectorStore。查询用similarity_search取k=3，以双换行拼接上下文。最后用ChatPromptTemplate要求仅凭上下文回答，信息不足则告知，调用ChatDeepSeek生成答案。读者可搭建可查询自有文档的RAG应用。
与AI熬战三天，展示架终于更新到1.7.0版本了，这次更新基本应该能够满足大部分用户的展示要求了，可能还有些bug，因为还有些功能可能还没测试完毕，不过目前插件估计也就先更新到这里了，俺的token（财力）不足了,呜呜呜，而且学校后面也要忙其他事情了，所以这次大版本更新也可能到这里了
前不久一段时间，我的Samsung手机在我游玩Terraria的时候，当时在游戏里扔了个雷管，随着雷管爆炸声响起，我的手机屏幕直接白掉了，最后查出原因是用的时间太久了，老了元器件不行了，就死了，由于本身我也有iPad和Mac了，那下一台手机就不由自主变成iPhone了 接下来我会简单讲一下早期我从Android/Google生态转移到iOS/iCloud生态的过程，如果您不想看可以直接跳到下方 正题 部分（若您时间不是特别紧，不妨慢下来看看，挺有意思 首先其实没有什么特别大的阻力，因为GMail什么的在iOS也可以很完美运行，应用生态也没什么，我切换过来之后真没有明显感觉到有哪些app原来能用但是到ios就没有的，反而App Store下载软件还不需要担心兼容性问题 真正担心的只有两个，首先是我原本在Google存的照片，不过好在Google和Apple有迁移通道，前后花了四五天就搬过去了，很轻松 其次是，我的三星手表，这个确实是大问题，我的Galaxy Watch 6并不能和iOS互通，即使有第三方中转也是缺胳膊少腿，很难受 最后的解决办法自然是换掉，不过我并没有换Apple Wat
前不久一段时间，我的Samsung手机在我游玩Terraria的时候，当时在游戏里扔了个雷管，随着雷管爆炸声响起，我的手机屏幕直接白掉了，最后查出原因是用的时间太久了，老了元器件不行了，就死了，由于本身我也有iPad和Mac了，那下一台手机就不由自主变成iPhone了 接下来我会简单讲一下早期我从Android/Google生态转移到iOS/iCloud生态的过程，如果您不想看可以直接跳到下方 正题 部分（若您时间不是特别紧，不妨慢下来看看，挺有意思 首先其实没有什么特别大的阻力，因为GMail什么的在iOS也可以很完美运行，应用生态也没什么，我切换过来之后真没有明显感觉到有哪些app原来能用但是到ios就没有的，反而App Store下载软件还不需要担心兼容性问题 真正担心的只有两个，首先是我原本在Google存的照片，不过好在Google和Apple有迁移通道，前后花了四五天就搬过去了，很轻松 其次是，我的三星手表，这个确实是大问题，我的Galaxy Watch 6并不能和iOS互通，即使有第三方中转也是缺胳膊少腿，很难受 最后的解决办法自然是换掉，不过我并没有换Apple Wat
好久没更新了，趁项目结束最近不忙，继续刷刷力扣
一篇17岁博主的公开绝交文，为什么处处是漏洞
近期经历了非常多的变动，稳定的生活工作被打破。在此记录近期生活中的节点和一些细节。
近期经历了非常多的变动，稳定的生活工作被打破。在此记录近期生活中的节点和一些细节。
整理项目文档时才发现，Git 隐藏文件其实有三层机制：根目录的 .gitignore、目录内“自吞”的 .gitignore，以及不留痕迹的 .git/info/exclude。本文实测对比几种写法的输出差异，讲清各自的效果与代价，并给出本地私密目录该用哪一种的结论。
把 Edge 和 Chrome 收藏夹变成清爽、可搜索、能双向同步的本地导航页——Demius导航扩展正式开门营业。
作者使用Claude Opus 5和GPT 5.6两款顶级AI辅助完成2026年数模国赛A题，经历72小时高强度比赛。初期以为能轻松"躺赢"，现实中却沦为两个AI之间的"人肉裁判"——两个模型在数值稳定性和求解逻辑上各执一词、互相博弈，团队被迫在缺觉状态下用数值分析知识裁决。比赛虽辛苦但收获颇丰，也借此反思AI辅助的边界：工具再强，核心判断仍需人来把关。作者将这次经历视为大学数模的收官之战，既是一次技术洗礼，也是对未来方向的重新思考。