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realdexter1224

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🏢  哈尔滨工业大学
V2EX member #782347, joined on 2026-01-05 19:23:19 +08:00
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@Charlie17Li 谢谢佬回复,学习了。我觉得确实 Agent 很大一部分是工程,但项目不只是把 LLM 当黑盒调一下,里面有检索、工具调用、状态管理、评测和错误恢复这些东西,加了 rag 可解释性也提升不少
@xhawk 你好!基于你之前的反馈,本项目近期已完成更新,相关优化如下:
多模型支持:已集成 OpenAI, Gemini, DeepSeek, Anthropic 。
配置解耦:所有关键参数( Round 次数、上下文长度、模型参数等)已统一至 app/core/config.py
功能增强:增加中止按钮,支持 MD/PDF 导出及对话中动态加载文件。
架构升级:底层迁移至 Qdrant 数据库,实现全异步 GitHub 客户端及分析结果本地复用。
开发者工具:支持 Mermaid 渲染、Langfuse 追踪及 Evaluation 评估模块。
懒猫微服,内网穿透真丝滑,远程微信能多开,新年抽奖送好礼!
进行了一次尝试后 果断添加收藏🤗
@xhawk 感谢你的认可和详细反馈!

目前项目核心是基于 OpenAI 兼容接口构建的,未来的版本计划将 Model 层进一步解耦和配置化

关于持久化:目前确实是单次执行。结果保存以及基于历史记录的“多轮迭代/优化”功能,已经列入后续的开发计划中。

关于业务场景(文档+代码):你的这个场景很有启发性,代码往往比文档更有效,利用代码逻辑去补充业务操作说明(如 ERP 里的隐晦流程),确实能解决很多实际痛点,这是一个非常有价值的 RAG 落地场景。

很有建设性的建议,感谢支持!
@panda188 做的时候没看到👀 但是具体 chunk 策略和 agent 的 jit 处理算是优化了 可以看看
为啥没人看😢我觉得很实用诶
@Bigstupidcat 教练说可以不会,但是多少会容易紧张呛水,可以体验一节课先
潜水证,ow 一周就能考到,而且很有意思
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