折騰了半天，我總算在ClaudeCode里把MCP服務器給跑通了，雖然我本人快被搞得沒啥求生欲了。譯者注：我照著這個腳本，幾分鐘搞定，??MCP服務器是啥玩意兒？你可以把它想成是給Claude裝上的機械手和機械腿，讓它能在你電腦里到處爬。說得實在點：就是些擴展插件，讓它能干點實事，而不是只會生成一堆你永遠用不上的代碼。工具集(★需要API密鑰)?順序思維(SequentialThinking)：幫Claude一步步解決問題?文件系統(Filesystem)：...

前言：為什么需要這個“懶人版”？官方的ClaudeCode是一個強大的本地開發工具，但其在Windows上的安裝過程對新手并不友好：需要手動安裝Node.js和Git，配置復雜環境變量，還可能遇到網絡連接問題。本教程旨在解決以上所有痛點，帶您打造一個真正“懶人化”的ClaudeCode環境，它具備以下優點：?開箱即用：所有依賴打包在一起，解壓即可使用，無需安裝。?綠色便攜：可存放在U盤中，在任何Windows電腦上運行，不留系統垃圾。?網...

llamaindex的BM25Retriever基于RankBM25[1]的OkapiBM25。RankBM25，兩行代碼實現搜索引擎RankBM25?提供了多種BM25算法，如OkapiBM25?，BM25L?，BM25+等。它的使用也非常簡單安裝pipinstallrankbm25初始化以OkapiBM25為例fromrankbm25importBM25Okapicorpus["Hellotheregoodman!","ItisquitewindyinLondon","Howistheweathertoday"]分詞使用空格tokenizedcorpus[doc.split("")fordocincorpus]bm25BM25Okapi(tokenizedcorpus)...

TLDR本文將展示如何使用DuckDB的數組類型和余弦相似度函數實現高效的基于文本嵌入的向量搜索，并通過電影數據集實例演示其應用。簡介現在，許多分析任務涉及文本數據，例如電子商務商店的產品評論。這些任務包括但不限于分類、聚類和相似性比較。它們主要使用文本數據的向量嵌入表示來實現矢量搜索功能。DuckDB提供了Array[2]和List[3]數據類型，可以用來存儲和處理向量嵌入，以實現向量搜索。在這個系列博客的第一篇中，我們將...

什么是RAG？檢索增強生成（RAG）是指對大型語言模型輸出進行優化，使其能夠在生成響應之前引用訓練數據來源之外的權威知識庫。大型語言模型（LLM）用海量數據進行訓練，使用數十億個參數為回答問題、翻譯語言和完成句子等任務生成原始輸出。在LLM本就強大的功能基礎上，RAG將其擴展為能訪問特定領域或組織的內部知識庫，所有這些都無需重新訓練模型。這是一種經濟高效地改進LLM輸出的方法，讓它在各種情境下都能保持相關性、準...

LMStudio簡介LMStudio是一款免費本地模型部署、應用軟件，主要功能：?模型部署?Chat應用?兼容OpenAI的LocalServer，支持以下接口?GETv1models?POSTv1chatcompletions?POSTv1embeddings?POSTv1completionsLMStudiovsollamaLMStudio功能上比ollama+OpenWebUI弱不少（OpenWebUI的缺點就是比較難安裝），有興趣OpenWebUI的，建議看看這兩篇文章?一行代碼讓你免魔法部署OpenWebUI?ollama使用技巧集錦沒有魔法，無法下載hugg...