一套完整的基于检索增强生成(RAG)架构的知识图谱建立和查询引擎，利用Pinecone向量数据库技术，能快速构建自定义的RAG模

一套完整的基于检索增强生成(RAG)架构的知识图谱建立和查询引擎，利用Pinecone向量数据库技术，能快速构建自定义的RAG模型，随时查询文档库给出相关回答，实现了完整的RAG工作流程：从文档的切分、embedding到会话记录管理、查询优化、上下文检索以及增强生成，可帮助开发者快速构建自己领域的问答系统，也支持迁移现有基于OpenAI API的应用 |

#生产力 #工具 清单：收录了与生产力相关的各类书籍、网站、工具等内容，包含日常笔记、知识图谱、文件管理、任务管理、任务自动化、

#生产力 #工具 清单：收录了与生产力相关的各类书籍、网站、工具等内容，包含日常笔记、知识图谱、文件管理、任务管理、任务自动化、密码管理等类别。 清单偏向于国内中文用户喜好，会加入流行的中文工具，去掉过时或不太流行的老旧资源，保持一份State-of-the-Art的与时俱进的清单

MongoDB全方位知识图谱 | MongoDB是一个强大的分布式存储引擎，天然支持高可用、分布式和灵活设计。MongoDB的一

MongoDB全方位知识图谱 | MongoDB是一个强大的分布式存储引擎，天然支持高可用、分布式和灵活设计。MongoDB的一个很重要的设计理念是：服务端只关注底层核心能力的输出，至于怎么用，就尽可能的将工作交个客户端去决策。这也就是MongoDB灵活性的保证，但是灵活性带来的代价就是使用成本的提升。 与MySql相比，想要用好MongoDB，减少在项目中出问题，用户需要掌握的东西更多。本文致力于全方位的介绍MongoDB的理论和应用知识，目标是让大家可以通过阅读这篇文章之后能够掌握MongoDB的常用知识，具备在实际项目中高效应用MongoDB的能力。 本文既有MongoDB基础知识也有相对深入的进阶知识，同时适用于对MonogDB感兴趣的初学者或者希望对MongoDB有更深入了解的业务开发者 本文是作者在学习和使用MongoDB过程中总结的MongoDB知识图谱，从以下3个方面来介绍MongoDB相关知识： 基础知识：主要介绍MongoDB的重要特性，No Schema、高可用、分布式扩展等特性，以及支撑这些特性的相关设计 应用接入：主要介绍MongoDB的一些测试数据、接入方式、spring-data-mongo应用以及使用Mongo的一些注意事项。 进阶知识：主要介绍MongoDB的一些核心功能的设计实现，包括WiredTiger存储引擎介绍、Page/Chunk等数据结构、一致性/高可用保证、索引等相关知识。

：一个开源的 AI 智能助手，专为软件开发的全生命周期而设计，涵盖设计、编码、测试、部署和运维等阶段。通过知识检索、代码检索，工

：一个开源的 AI 智能助手，专为软件开发的全生命周期而设计，涵盖设计、编码、测试、部署和运维等阶段。通过知识检索、代码检索，工具使用和沙箱执行，Codefuse-ChatBot不仅能回答你在开发过程中遇到的专业问题，还能通过对话界面协调多个独立分散的平台。 项目核心差异技术、功能点： 智能调度核心： 构建了体系链路完善的调度核心，支持多模式一键配置，简化操作流程。 代码整库分析： 实现了仓库级的代码深入理解，以及项目文件级的代码编写与生成，提升了开发效率。 文档分析增强： 融合了文档知识库与知识图谱，通过检索和推理增强，为文档分析提供了更深层次的支持。 垂类专属知识： 为DevOps领域定制的专属知识库，支持垂类知识库的自助一键构建，便捷实用。 垂类模型兼容： 针对DevOps领域的小型模型，保证了与DevOps相关平台的兼容性，促进了技术生态的整合。 依托于开源的 LLM 与 Embedding 模型，本项目可实现基于开源模型的离线私有部署。此外，本项目也支持 OpenAI API 的调用。