一.背景 1.隐式函数调用的核心局限 在 langchain4j 构建简单 AI 服务的初期，开发者常依赖隐式函数调用（即由 LLM 自主判断是否调用函数、调用哪个函数）—— 比如让 LLM 直接分析用户提问 “伦敦明天天气多少华氏度”，自主决定调用 “查询明日天气” 和 “摄氏度转华氏度”…

从你提供的内容来看，这个问题似乎是 Git 仓库配置问题。让我分析可能的原因：## 主要问题表现：1. **明显的错误消息**：Unable to correct to a repository at URL 2. **大量的重复字符串**：KEYNAMEINKEYNAMEINKEYNAMEIN…

标签： #LlamaIndex #RAG #NLP #向量数据库 #递归检索 #架构设计 📉 前言：Naive RAG 的“断章取义”之痛 基础 RAG（Naive RAG）最大的问题在于 “检索单元 = 生成单元”。 你为了检索精准，把 Chunk 切得很小（比如 256 tokens）。但当这些碎片喂给 LLM 时，它们就像拼图的…

标签： #DSPy #DeepSeek #PromptEngineering #LLM #AI开发 #Python 📉 前言：Prompt Engineering 已死？ 传统开发 LLM 应用的流程是这样的： 写一个复杂的 Prompt。 测试几个 Case，发现不行。 修改 Prompt（加一句“请一步步思考”）。 再测试，发现之前的 Case 又坏了。 …

标签： #Vanna #Text2SQL #RAG #Python #数据分析 #AI应用 📉 前言：通用 LLM 写 SQL 的死穴 你是否遇到过这种情况？ 字段幻觉：LLM 以为用户表叫 users，实际上你叫 t_sys_usr_01。 逻辑缺失：你问“上月毛利是多少”，LLM 用 收入 - 成本，但你们公司的算法其实是 (收入 …

运营需求的本质：同一套模板 + 多条数据 + 多平台尺寸 → 输出一堆一致、可追溯的素材包。 你要做的不是“脚本”，而是模板化流水线（Poster Pipeline）。 1）目标与边界：把需求拆成 4 个稳定模块 模板渲染：背景 + 文案 + 图片(logo/角标) + 二维码 水印系统：文字/图片水印…

在当今快节奏的软件开发环境中，性能测试已成为确保应用可靠性和用户体验的关键环节。然而，手动性能测试效率低下、易出错，无法满足现代敏捷开发和持续集成（CI/CD）的需求。自动化框架的引入，能显著提升测试的…

你一定遇到过这种灾难： CI 每次跑完都发邮件、监控每分钟都发一封、群里提示刷屏到“有用信息”被淹没。 真正想要的是：只在“关键变化”发生时提醒，并且能做到：去重、节流、合并摘要、可追溯。 这篇文章给你一套可落地的“智能提醒器（Smart Notifier）”思路与核心代码：…