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V2EX  ›  murongxdb  ›  全部回复第 1 页 / 共 16 页
回复总数  317
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@xhawk 感兴趣就点个 star 呗
@coolair 开源,完全本地化
@lvsp95 如果方便的话,麻烦去 GitHub 提个 issue 吧
@lvsp95 支持 s3 风格对象存储,感觉每个图床应该 API 风格差异比较大,不太好都兼容,picgo 倒是可以考虑兼容
佩服在这种技术权重占比很低的环境下还在搞技术框架
怎么感觉第一版好看点,后面两版都 ai 味太重了
@gopo 麻烦提个 issue
@tommark 还有一点,我肝好
@tommark 开源免费,typora 支持的功能,正在逐步支持
@yafeilee 之前读过大佬的这篇帖子,受益匪浅
@neuthself #36 hermes agent 、openclaw 、codex 、claudecode cli 开源版等,很多很多
@Hstar #21 我没有做过这种海量文本的场景,所以比较好奇
@Hstar 海量数据情况下,RAG 的性能够不够
@Jiahim #14 这种场景,除了 RAG 还有没有更好的方案
@ZimaBlueee #8 我感觉这种海量的场景,就直接针对场景训练模型吧
@hqmJoker 确实有“幸存者偏差”,但是阅读过很多优秀的 agent 开源项目,很少很少使用 langchain 的,是因为 langchain 这类框架不够好,还是根本没有用的必要
@Jiahim 之前看过一个文章,说是 anthropic 公司做 claudecode CLI 的时候,初版就是用的 RAG 做文本的检索,但是后来他们发现 RAG 做起来很麻烦而且收益不是很大,就换成了 grep 命令检索文本,结果效果出奇的好,我目前能想到唯一能用到 RAG 的地方就是大文本的知识库系统,但是大文本的知识库系统跟现代的和 herness engineering 没太大关系
@ktyang 是指的 RAG 还是 langchain 这种
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