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画布尺寸1242px宽度，1656px高度，竖版技术架构流程图，浅米白色背景，简约扁平化商务风格。 顶部红色大标题：RAG知识库问答系统架构图，下方副标题黑色小字：基于检索增强生成（RAG）的知识库

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2026.07.13
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竖版3:4科普信息图，外框是浅紫色渐变圆角边框，纯白底色。顶部大标题："【RAG】"是紫色加粗大字，"【运行全流程】"是黑色粗黑体；副标题小字："从用户提问到答案生成的10步拆解"。页面横向分成6列分区，每个分区顶部带彩色栏和对应图标，从上到下是1~10序号的纵向流程箭头，具体信息: 从左到右6个列标题和顶栏配色： 1列：浅紫背景，小人图标，标题文字"用户" 2列：浅粉背景，文件夹图标，标题文字"应用层" 3列：浅天蓝背景，放大镜图标，标题文字"检索器" 4列：嫩绿色背景，书本图标，标题文字"知识库" 5列：米黄色背景，文档图标，标题文字"重排/上下文" 6列：浅橘色背景，机器人图标，标题文字"大模型(LLM)" 10步流程：黑色实心箭头，数字圆圈标注序号，文字严格按照以下内容： 1：用户提出问题，位于用户列 →箭头→2 2：应用接收请求，位于应用层，箭头标注"解析"向下→3 3：Query理解/改写，位于应用层 →箭头→4 4：向量化查询(Embedding)，位于检索器，标注：查询向量，向下→5 5：向量检索/召回候选文档，位于检索器，标注：召回，向右→6 6：重排/过滤 Top-K结果，位于重排列，标注Top-K，向下→7 7：拼接上下文 构造Prompt，位于重排列，标注：上下文增强，向右→8 8：LLM结合问题与检索内容生成答案，位于LLM列，向下箭头标注"生成"→9 9：输出答案/引用来源，位于LLM列，橙色虚线向左箭头→10 10：返回结果给用户，位于用户列，虚线箭头来源步骤9 要求：所有文字、序号、箭头走向、分区配色完全保持需求一致，整体为简约扁平商务风，无多余阴影装饰，清晰干净竖版3:4科普信息图，外框是浅紫色渐变圆角边框，纯白底色。顶部大标题："【RAG】"是紫色加粗大字，"【运行全流程】"是黑色粗黑体；副标题小字："从用户提问到答案生成的10步拆解"。页面横向分成6列分区，每个分区顶部带彩色栏和对应图标，从上到下是1~10序号的纵向流程箭头，具体信息: 从左到右6个列标题和顶栏配色： 1列：浅紫背景，小人图标，标题文字"用户" 2列：浅粉背景，文件夹图标，标题文字"应用层" 3列：浅天蓝背景，放大镜图标，标题文字"检索器" 4列：嫩绿色背景，书本图标，标题文字"知识库" 5列：米黄色背景，文档图标，标题文字"重排/上下文" 6列：浅橘色背景，机器人图标，标题文字"大模型(LLM)" 10步流程：黑色实心箭头，数字圆圈标注序号，文字严格按照以下内容： 1：用户提出问题，位于用户列 →箭头→2 2：应用接收请求，位于应用层，箭头标注"解析"向下→3 3：Query理解/改写，位于应用层 →箭头→4 4：向量化查询(Embedding)，位于检索器，标注：查询向量，向下→5 5：向量检索/召回候选文档，位于检索器，标注：召回，向右→6 6：重排/过滤 Top-K结果，位于重排列，标注Top-K，向下→7 7：拼接上下文 构造Prompt，位于重排列，标注：上下文增强，向右→8 8：LLM结合问题与检索内容生成答案，位于LLM列，向下箭头标注"生成"→9 9：输出答案/引用来源，位于LLM列，橙色虚线向左箭头→10 10：返回结果给用户，位于用户列，虚线箭头来源步骤9 要求：所有文字、序号、箭头走向、分区配色完全保持需求一致，整体为简约扁平商务风，无多余阴影装饰，清晰干净
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闪光少女💐闪光少女💐
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生成一张1242 × 1656px 竖版学习清单海报，整体为纯白色背景，简约办公文档风格。排版要求：使用黑色细水平分割线分隔每个章节，每章节标题放置在浅黄色矩形高亮背景条中，使用黑色标准无衬线黑体。目标行文字使用红色，知识点前置带对勾的黑色方框符号。文字内容、排版缩进、换行格式、行间距完全按照以下内容1:1复刻： 第五步：RAG检索增强生成（浅黄色高亮背景条，黑色标题字） 目标：给大模型接入私有数据，解决“知识过时/不知道内部信息”的问题（红色字体） 核心内容：（黑色加粗） ☑ RAG整体流程：数据加载 → 文本分块 → Embedding生成 → 向量存储 → 检索召回 → 生成增强 ☑ 关键技术：文本分块策略、Embedding模型选择、向量数据库（Chroma/FAISS/Pinecone） ☑ 优化技巧：重排序（Rerank）、混合检索、多模态RAG、知识库更新 ☑ 常见问题：召回不准、信息冲突、上下文溢出的解决方案 （添加黑色细水平分割线） 第六步：LangChain开发框架（浅黄色高亮背景条，黑色标题字） 目标：快速搭建大模型应用的基础框架，理解模块化开发思想（红色字体） 核心内容：（黑色加粗） ☑ LangChain核心组件：链（Chains）、提示词模板、工具调用、记忆模块 ☑ 核心应用：对话链、问答链、RAG链、工具链（调用API/计算器/数据库） ☑ 扩展能力：多模型兼容（OpenAI/开源模型）、异步调用、错误处理 ☑ 应用架构：如何把Prompt、RAG、工具封装成可复用的组件 （添加黑色细水平分割线） 第七步：LangGraph工作流编排（浅黄色高亮背景条，黑色标题字） 目标：解决复杂业务的流程控制，实现有状态、可分支的大模型应用（红色字体） 核心内容：（黑色加粗） ☑ LangGraph基础：节点（Node）、边（Edge）、状态（State）、图的构建 ☑ 核心功能：条件分支、循环流程、状态持久化、人工介入（Human-in-the-loop） ☑ 典型场景：多步骤任务拆解、审批流、多轮对话状态管理 ☑ 与LangChain的配合：如何把LangChain组件接入LangGraph工作流 （添加黑色细水平分割线） 第八步：Agent智能体开发（浅黄色高亮背景条，黑色标题字） 目标：让大模型具备“自主规划、工具调用、解决复杂任务”的能力（红色字体） 核心内容：（黑色加粗） ☑ Agent核心概念：规划（Planning）、工具调用（Tool Use）、记忆（Memory）、反思（Reflection） ☑ 常见Agent框架：ReAct、Reflexion、AutoGPT、BabyAGI的原理 ☑ 工具开发：自定义工具、调用第三方API、数据库操作、文件读写 ☑ 落地优化：防止无限循环、限制工具调用次数、安全控制 全局要求：画布固定尺寸1242×1656px，整体背景纯白色；段落缩进、换行位置、行间距、分割线粗细、页面边距、左右留白全部严格对齐，无内容删减、无样式改动，所有文字清晰可识别。生成一张1242 × 1656px 竖版学习清单海报，整体为纯白色背景，简约办公文档风格。排版要求：使用黑色细水平分割线分隔每个章节，每章节标题放置在浅黄色矩形高亮背景条中，使用黑色标准无衬线黑体。目标行文字使用红色，知识点前置带对勾的黑色方框符号。文字内容、排版缩进、换行格式、行间距完全按照以下内容1:1复刻： 第五步：RAG检索增强生成（浅黄色高亮背景条，黑色标题字） 目标：给大模型接入私有数据，解决“知识过时/不知道内部信息”的问题（红色字体） 核心内容：（黑色加粗） ☑ RAG整体流程：数据加载 → 文本分块 → Embedding生成 → 向量存储 → 检索召回 → 生成增强 ☑ 关键技术：文本分块策略、Embedding模型选择、向量数据库（Chroma/FAISS/Pinecone） ☑ 优化技巧：重排序（Rerank）、混合检索、多模态RAG、知识库更新 ☑ 常见问题：召回不准、信息冲突、上下文溢出的解决方案 （添加黑色细水平分割线） 第六步：LangChain开发框架（浅黄色高亮背景条，黑色标题字） 目标：快速搭建大模型应用的基础框架，理解模块化开发思想（红色字体） 核心内容：（黑色加粗） ☑ LangChain核心组件：链（Chains）、提示词模板、工具调用、记忆模块 ☑ 核心应用：对话链、问答链、RAG链、工具链（调用API/计算器/数据库） ☑ 扩展能力：多模型兼容（OpenAI/开源模型）、异步调用、错误处理 ☑ 应用架构：如何把Prompt、RAG、工具封装成可复用的组件 （添加黑色细水平分割线） 第七步：LangGraph工作流编排（浅黄色高亮背景条，黑色标题字） 目标：解决复杂业务的流程控制，实现有状态、可分支的大模型应用（红色字体） 核心内容：（黑色加粗） ☑ LangGraph基础：节点（Node）、边（Edge）、状态（State）、图的构建 ☑ 核心功能：条件分支、循环流程、状态持久化、人工介入（Human-in-the-loop） ☑ 典型场景：多步骤任务拆解、审批流、多轮对话状态管理 ☑ 与LangChain的配合：如何把LangChain组件接入LangGraph工作流 （添加黑色细水平分割线） 第八步：Agent智能体开发（浅黄色高亮背景条，黑色标题字） 目标：让大模型具备“自主规划、工具调用、解决复杂任务”的能力（红色字体） 核心内容：（黑色加粗） ☑ Agent核心概念：规划（Planning）、工具调用（Tool Use）、记忆（Memory）、反思（Reflection） ☑ 常见Agent框架：ReAct、Reflexion、AutoGPT、BabyAGI的原理 ☑ 工具开发：自定义工具、调用第三方API、数据库操作、文件读写 ☑ 落地优化：防止无限循环、限制工具调用次数、安全控制 全局要求：画布固定尺寸1242×1656px，整体背景纯白色；段落缩进、换行位置、行间距、分割线粗细、页面边距、左右留白全部严格对齐，无内容删减、无样式改动，所有文字清晰可识别。
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竖版3:4海报，纯白底色，简约商务排版，顶部是加粗黑色大标题“大模型学习六大核心”。整体分为6行横向分割区块，每个区块均匀等距排布，区块之间用细黑线分割。每行左侧是纯黑色填充矩形块，矩形块内放白色加粗标题文字；右侧是白色底色正文区域，放置黑色常规宋体正文。6条内容： 1、左侧黑块文字："RAG技术："，右侧正文："RAG几乎是大模型应用开发里的高频能力。不是把资料丢进去就行，而是要理解检索、召回、重排、生成这一整条链路，知道知识库为什么答不准，也知道该从哪一环去优化。" 2、左侧黑块文字："向量数据库："，右侧正文："做知识库、语义检索、相似内容匹配时，向量数据库基本绕不过去。像FAISS、Milvus、Pinecone这些工具不只是“听过”，而是要知道它们适合什么场景，怎么配合Embedding一起用。" 3、左侧黑块文字："Function Calling："，右侧正文："当大模型不仅要“回答问题”，还要“调用工具、执行动作”时，Function Calling就很关键。比如查天气、查数据库、调接口、做数据可视化，本质上都在考验你会不会把模型能力接到真实系统里。" 4、左侧黑块文字："Agent系统："，右侧正文："AI应用开发不只是做一个聊天框，更重要的是让模型具备规划、记忆、调用工具和执行任务的能力。什么时候该用Agent，什么时候不该用Agent，这本身就是应用开发工程师要有的判断力。" 5、左侧黑块文字："模型微调："，右侧正文："不是所有问题都靠Prompt和RAG解决。有些垂类任务，比如医疗、金融、客服、投研，就需要进一步做微调。至少要知道LoRA、PEFT这类高效微调方法是在解决什么问题，适合什么场景。" 6、左侧黑块文字："项目落地能力："，右侧正文："企业最终看重的，不是你会多少术语，而是你能不能把知识库、BI助手、智能客服、AI搜索这类系统真正做出来。会技术是一回事，能把技术变成项目交付，是另一回事。" 细节要求：左右区块之间用细黑线分割，标题字体用粗黑体，正文用常规印刷宋体，无手写字体、无阴影、无多余装饰，整体干净极简，纯白背景，无图标无贴纸，纯文字排版，技术科普海报风格竖版3:4海报，纯白底色，简约商务排版，顶部是加粗黑色大标题“大模型学习六大核心”。整体分为6行横向分割区块，每个区块均匀等距排布，区块之间用细黑线分割。每行左侧是纯黑色填充矩形块，矩形块内放白色加粗标题文字；右侧是白色底色正文区域，放置黑色常规宋体正文。6条内容： 1、左侧黑块文字："RAG技术："，右侧正文："RAG几乎是大模型应用开发里的高频能力。不是把资料丢进去就行，而是要理解检索、召回、重排、生成这一整条链路，知道知识库为什么答不准，也知道该从哪一环去优化。" 2、左侧黑块文字："向量数据库："，右侧正文："做知识库、语义检索、相似内容匹配时，向量数据库基本绕不过去。像FAISS、Milvus、Pinecone这些工具不只是“听过”，而是要知道它们适合什么场景，怎么配合Embedding一起用。" 3、左侧黑块文字："Function Calling："，右侧正文："当大模型不仅要“回答问题”，还要“调用工具、执行动作”时，Function Calling就很关键。比如查天气、查数据库、调接口、做数据可视化，本质上都在考验你会不会把模型能力接到真实系统里。" 4、左侧黑块文字："Agent系统："，右侧正文："AI应用开发不只是做一个聊天框，更重要的是让模型具备规划、记忆、调用工具和执行任务的能力。什么时候该用Agent，什么时候不该用Agent，这本身就是应用开发工程师要有的判断力。" 5、左侧黑块文字："模型微调："，右侧正文："不是所有问题都靠Prompt和RAG解决。有些垂类任务，比如医疗、金融、客服、投研，就需要进一步做微调。至少要知道LoRA、PEFT这类高效微调方法是在解决什么问题，适合什么场景。" 6、左侧黑块文字："项目落地能力："，右侧正文："企业最终看重的，不是你会多少术语，而是你能不能把知识库、BI助手、智能客服、AI搜索这类系统真正做出来。会技术是一回事，能把技术变成项目交付，是另一回事。" 细节要求：左右区块之间用细黑线分割，标题字体用粗黑体，正文用常规印刷宋体，无手写字体、无阴影、无多余装饰，整体干净极简，纯白背景，无图标无贴纸，纯文字排版，技术科普海报风格
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风又起叶飘零风又起叶飘零
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牛奶咖啡芥末糖牛奶咖啡芥末糖
栗椰绵绵冰🍧🍧栗椰绵绵冰🍧🍧
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 表现层 │ │ ┌─────────────────────────────────┐ ┌───────────────────────────────┐ │ │ │ 微信小程序端 (Uni-app) │ │ 管理后台 (Vue + Element) │ │ │ ├─────────────────────────────────┤ ├───────────────────────────────┤ │ │ │ • 首页模块 │ │ • 登录模块 │ │ │ │ • 用户认证模块 │ │ • 数据管理模块 │ │ │ │ • 健康数据管理模块 │ │ • 用户管理模块 │ │ │ │ • 食谱/运动模块 │ │ • 内容审核模块 │ │ │ │ • 社区论坛模块 │ │ • 系统配置模块 │ │ │ │ • 个人中心模块 │ │ • 数据统计模块 │ │ │ └────────────────┬────────────────┘ └───────────────┬───────────────┘ │ └───────────────────┼──────────────────────────────────┼───────────────────┘ │ │ │ RESTful API / JSON │ ▼ ▼ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 业务逻辑层 (Spring Boot) │ │ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ Controller 控制器层 │ │ │ │ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌─────────┐ │ │ │ │ │UsersCtrl │ │YonghuCtrl│ │Gerentizh │ │HealthChk │ │MeishiCtrl│ │ │ │ │ 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Meaghan.WatsicaMeaghan.Watsica
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菁菁i菁菁i
风又起叶飘零风又起叶飘零
「图片1」「图片1」「图片1」「图片1」AIGC 视频制作怎么学？先从 3 个方向了解 近几年，很多人都在重新梳理自己的技能方向。 如果你本身关注影视、广告、新媒体、短视频或数字内容创作，AIGC 视频制作可以作为一个了解方向。 学 AI 视频时，不建议只关注工具名称。 更重要的是理解一条完整的内容制作流程：从脚本、分镜、画面生成，到动画、特效、声音和剪辑，再到最后的作品呈现。 目前 AIGC 视频相关内容，可以先从 3 类场景了解： 方向 1｜影视动画制作 可用于 AI 短剧、AI 动画片段、AIGC 短视频等内容练习。 方向 2｜文化传媒内容 可延展到文旅宣传短片、传统文化内容、品牌传播视频等内容场景。 方向 3｜教育相关内容 比如数字教学素材、动画课件、技能演示视频等。 自学时，可能会遇到知识点分散、流程不够连贯的问题。 如果想更系统地了解 AIGC 视频制作流程，可以参考结构化课程、公开教程或项目练习等学习方式，逐步熟悉相关内容。 相关学习内容通常会涉及建模、动画、特效、剪辑与项目练习等模块，便于学习者了解数字内容创作的基础流程。 不同基础的人，学习节奏和练习进度会有差异。建议结合自己的时间、兴趣、基础情况和后续规划，理性选择适合自己的学习方式。 部分学习项目也会涉及作品整理、简历表达、模拟面试等求职准备参考内容。具体学习体验、阶段性成果和后续准备情况，仍需要结合个人基础、练习投入和实际情况综合判断。 如果你正在了解 AIGC 视频制作，可以先问自己 4 个问题： 我更想做影视动画、品牌内容，还是教学素材？ 我现在更需要了解工具操作，还是完整流程？ 我是否需要通过项目练习整理阶段性成果？ 我未来希望怎样呈现自己的能力？ 先把方向想清楚，再决定怎么学，通常会更有参考价值。 #AI工具 #AI视频 #AIGC学习 #视频剪辑学习 #视频制作 #AI短剧创作 #影视动画 #数字内容创作，根据小红书内容，不要违规生成8张图，生成同意色调8张图「图片1」「图片1」「图片1」「图片1」AIGC 视频制作怎么学？先从 3 个方向了解 近几年，很多人都在重新梳理自己的技能方向。 如果你本身关注影视、广告、新媒体、短视频或数字内容创作，AIGC 视频制作可以作为一个了解方向。 学 AI 视频时，不建议只关注工具名称。 更重要的是理解一条完整的内容制作流程：从脚本、分镜、画面生成，到动画、特效、声音和剪辑，再到最后的作品呈现。 目前 AIGC 视频相关内容，可以先从 3 类场景了解： 方向 1｜影视动画制作 可用于 AI 短剧、AI 动画片段、AIGC 短视频等内容练习。 方向 2｜文化传媒内容 可延展到文旅宣传短片、传统文化内容、品牌传播视频等内容场景。 方向 3｜教育相关内容 比如数字教学素材、动画课件、技能演示视频等。 自学时，可能会遇到知识点分散、流程不够连贯的问题。 如果想更系统地了解 AIGC 视频制作流程，可以参考结构化课程、公开教程或项目练习等学习方式，逐步熟悉相关内容。 相关学习内容通常会涉及建模、动画、特效、剪辑与项目练习等模块，便于学习者了解数字内容创作的基础流程。 不同基础的人，学习节奏和练习进度会有差异。建议结合自己的时间、兴趣、基础情况和后续规划，理性选择适合自己的学习方式。 部分学习项目也会涉及作品整理、简历表达、模拟面试等求职准备参考内容。具体学习体验、阶段性成果和后续准备情况，仍需要结合个人基础、练习投入和实际情况综合判断。 如果你正在了解 AIGC 视频制作，可以先问自己 4 个问题： 我更想做影视动画、品牌内容，还是教学素材？ 我现在更需要了解工具操作，还是完整流程？ 我是否需要通过项目练习整理阶段性成果？ 我未来希望怎样呈现自己的能力？ 先把方向想清楚，再决定怎么学，通常会更有参考价值。 #AI工具 #AI视频 #AIGC学习 #视频剪辑学习 #视频制作 #AI短剧创作 #影视动画 #数字内容创作，根据小红书内容，不要违规生成8张图，生成同意色调8张图
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超爱吃荔枝z超爱吃荔枝z
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会飞的回锅肉会飞的回锅肉
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