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RAG frameworks help build intelligent question-answering systems.\\n\\n---\\n\\n📊 搜索结果:\\n\\n1. 一文彻底搞懂大模型- RAG（检索、增强、生成） - 火山引擎开发者社区\\n 🔗 https://developer.volcengine.com/articles/7407652219715551244\\n 📄 RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成） 是一种结合了信息检索技术与语言生成模型的人工智能技术。 该技术通过从外部知识库中检索相关\\n\\n2. 基于火山引擎云搜索服务和豆包模型搭建RAG 推理任务\\n 🔗 https://developer.volcengine.com/articles/7401076875574902835\\n 📄 RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）的核心思想是让语言模型在生成回答或文本时能够动态地从外部知识库中检索相关信息。这种方法能够提高模型生成\\n\\n3. 基于火山引擎云搜索服务和豆包模型搭建RAG 推理任务 - CSDN博客\\n 🔗 https://blog.csdn.net/weixin_46399686/article/details/141035167\\n 📄 检索增强生成（_RAG_）系统在处理复杂 _推理_ _任务_ 方面展现出显著的潜力。然而，现有的 _RAG_ 系统在面对需要复杂 _推理_、多领域知识集成及数值计算的 _任务_ 时，仍存在性能瓶颈。为了进一步提升系统的表现，本文提出了一种混合 _RAG_ 系统，通过整合多种优化方法，显著增强了系统的 _推理_ 能力 _和_ 处理复杂 _任务_ 的能力。本文介绍的 _RAG_ 系统设计并实现了一个包...\\n\\n4. RAG框架，都在这了! - 文章- 开发者社区- 火山引擎\\n 🔗 https://developer.volcengine.com/articles/7391692350851907625\\n 📄 RAG框架，都在这了! - 文章 - 开发者社区 - 火山引擎\\n\\nImage 1\\n\\nImage 2\\n\\n文档备案控制台登录立即注册\\n\\n首页文章问答视频活动下载资源开发者计划团队号镜像站\\n\\n发布\\n\\nRAG框架，都在这了!\\n\\n框架一：LangChain\\n\\n框架二：Langchain-Chatchat\\n\\n框架三：QAnything\\n\\n框架四：RAGFlow\\n\\n框架五：FastGPT\\n\\n框架六：Haysta...\\n\\n5. RAG从入门到精通-RAG简介- 文章- 开发者社区- 火山引擎\\n 🔗 https://developer.volcengine.com/articles/7387287649834237963\\n 📄 # RAG从入门到精通-RAG简介\\n\\nArronAI\\n\\n开新坑了，本专题将带领大家使用RAG架构一步步利用搭建自己的知识库问答系统。从ChatGPT的官方API开始，到自己部署开源大模型。都将在这个专题中出现。欢迎大家关注。\\n\\n## 前言\\n\\nRAG（Retrieval Augmented Generation,检索增强生成）是一个将大规模语言模型(LLM)与来自外部知识源的检索相结合的框架,以改进...\\n\\n6. RAG检索增强技术在知识库智能检索场景下的应用实践\\n 🔗 https://developer.volcengine.com/articles/7386867400161001522\\n 📄 RAG（Retrieval-Augmented Generation）检索增强生成是一种结合信息检索和文本生成的技术，旨在提高自然语言处理任务的性能。它可以从一个大型知识库中检索与输入相关的信息，并将这些信息作为上下文和问题一起输入给模型进行处理。通过这种方式，RAG可以帮助模型生成更加准确、相关和丰富的回答。简单说，RAG就是先检索后生成，让模型“有据可依”。\\n\\n而Fine-tuning则是一种...\\n\\n7. 检索增强生成与工作流编排技术生态构建知识密集型AI应用- 文章\\n 🔗 https://developer.volcengine.com/articles/7531969852970369050\\n 📄 RAG-GPT（Retrieval Augmented Generation - GPT）是一个结合大型语言模型（LLM）和检索增强生成（RAG）技术的系统。其核心目标是根据用户定制的知识库提供上下文相关的准确答案，从而实现快速而精确的信息检索。它通过学习用户提供的专有数据来扩展其知识范围，使其能够处理广泛的查询类型。\\n\\n#### 核心功能\\n\\n •\\n 基于定制知识库的问答：\\n 能够从用户上传或...\\n\\n8. 大模型应用设计与实现指南 - 火山引擎开发者社区\\n 🔗 https://developer.volcengine.com/articles/7391688900030234651\\n 📄 Memory 的实现细节远不止于此，Memory 怎么基于对话进行管理、怎么检索、怎么清理、怎么更新、怎么存储、存储多久等都是需要考虑的问题。Memory 是可以作为一个单独的模块，进行设计与实现的。\\n\\n4. RAG 应用\\n\\n基于知识库的 Chat 应用，我相信很多人听过、甚至用过。RAG 应用，其实就是这类应用的一个统称。RAG，全称 Retrieval Augmented Generation...\\n\\n9. 高级检索增强生成技术(RAG)全面指南：原理、分块、编码、索引\\n 🔗 https://developer.volcengine.com/articles/7387288129406763020\\n 📄 检索增强生成（又名RAG）为大语言模型提供从某些数据源检索到的信息，作为其生成答案的依据。 RAG通常包括两个阶段：检索上下文相关信息和使用检索到的知识指导生成过程。 基本\\n\\n10. LangChain应用开发指南-不用向量也可以RAG - 文章\\n 🔗 https://developer.volcengine.com/articles/7384648718194049060\\n 📄 文档备案控制台登录立即注册\\n\\n首页文章问答视频活动下载资源开发者计划团队号镜像站\\n\\n# LangChain应用开发指南-不用向量也可以RAG\\n\\n技术\\n\\n本文为一个系列，之前内容没有看过的小伙伴可以点击链接查看：LangChain课程合集\\n\\nRAG面临的挑战和问题\\n\\n在当前AI的落地应用中，最火热的应用首推检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation）。它的目的是根据用...\", \"filters\": {\"topic\": \"general\"}, \"query\": \"火山引擎 RAG API 检索增强生成 服务\", \"results\": [{\"index\": 1, \"title\": \"一文彻底搞懂大模型- RAG（检索、增强、生成） - 火山引擎开发者社区\", \"url\": \"https://developer.volcengine.com/articles/7407652219715551244\", \"content\": \"RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成） 是一种结合了信息检索技术与语言生成模型的人工智能技术。 该技术通过从外部知识库中检索相关\", \"score\": 0.82795376, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 2, \"title\": \"基于火山引擎云搜索服务和豆包模型搭建RAG 推理任务\", \"url\": \"https://developer.volcengine.com/articles/7401076875574902835\", \"content\": \"RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）的核心思想是让语言模型在生成回答或文本时能够动态地从外部知识库中检索相关信息。这种方法能够提高模型生成\", \"score\": 0.81595254, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 3, \"title\": \"基于火山引擎云搜索服务和豆包模型搭建RAG 推理任务 - 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文章- 开发者社区- 火山引擎\", \"url\": \"https://developer.volcengine.com/articles/7391692350851907625\", \"content\": \"RAG框架，都在这了! - 文章 - 开发者社区 - 火山引擎\\n\\nImage 1\\n\\nImage 2\\n\\n文档备案控制台登录立即注册\\n\\n首页文章问答视频活动下载资源开发者计划团队号镜像站\\n\\n发布\\n\\nRAG框架，都在这了!\\n\\n框架一：LangChain\\n\\n框架二：Langchain-Chatchat\\n\\n框架三：QAnything\\n\\n框架四：RAGFlow\\n\\n框架五：FastGPT\\n\\n框架六：Haystack\\n\\n框架七：LLAMA_Index\\n\\n评论区\\n\\nRAG框架，都在这了!\\n\\nImage 3: 大林 大林\\n\\n2024-07-15\\n\\n技术\\n\\n技术\\n\\nImage 4\\n\\n智能处理\\n\\n了解详情\\n\\n弹性稳定智能的多媒体处理服务，助力企业提升音视频处理效率和质量\\n\\nRAG 很多人都听说过，或者实践过，目前最直接的应用就是构建智能问答系统。\\n\\n什么是 RAG？\\n\\nRAG 是 R etrieval A ugmented G eneration 的简写，翻译过来就是检索增强生成 。\\n\\n从名字就可以拆分出 RAG 的三大部分，检索、增强、生成，表面意思就是 ：\\n\\n1、去知识库检索相关的各种东西 [...] > Haystack 是一个端到端 LLM 框架，允许构建由 LLMs、Transformer 模型、矢量搜索等支持的应用程序。无论想要执行检索增强生成 (RAG)、文档搜索、问答还是答案生成，Haystack 都可以将最先进的嵌入模型和 LLMs 编排到管道中，以构建端到端结束 NLP 应用程序并解决案例。\\n\\nImage 20: picture.image\\n\\n项目地址 ：\\n\\n> 目前已收获 14.2k 关注。\\n\\nImage 21: picture.image\\n\\n重要特点 [...] > RAGFlow 是一款基于深度文档理解构建的开源 RAG（Retrieval-Augmented Generation）引擎。RAGFlow 可以为各种规模的企业及个人提供一套精简的 RAG 工作流程，结合大语言模型（LLM）针对用户各类不同的复杂格式数据提供可靠的问答以及有理有据的引用。\\n\\nImage 14: picture.image\\n\\n项目地址：\\n\\n> 目前已收获 8.8k 关注\\n\\nImage 15: picture.image\\n\\n主要功能\\n\\n🍭 \\\"Quality in, quality out\\\"\\n\\n 基于深度文档理解，能够从各类复杂格式的非结构化数据中提取真知灼见。\\n 真正在无限上下文（token）的场景下快速完成大海捞针测试。\\n\\n🍱 基于模板的文本切片\\n\\n 不仅仅是智能，更重要的是可控可解释。\\n 多种文本模板可供选择\\n\\n🌱 有理有据、最大程度降低幻觉（hallucination）\\n\\n 文本切片过程可视化，支持手动调整。\\n 有理有据：答案提供关键引用的快照并支持追根溯源。\\n\\n🍔 兼容各类异构数据源\", \"score\": 0.7163977, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 5, \"title\": \"RAG从入门到精通-RAG简介- 文章- 开发者社区- 火山引擎\", \"url\": \"https://developer.volcengine.com/articles/7387287649834237963\", \"content\": \"# RAG从入门到精通-RAG简介\\n\\nArronAI\\n\\n开新坑了，本专题将带领大家使用RAG架构一步步利用搭建自己的知识库问答系统。从ChatGPT的官方API开始，到自己部署开源大模型。都将在这个专题中出现。欢迎大家关注。\\n\\n## 前言\\n\\nRAG（Retrieval Augmented Generation,检索增强生成）是一个将大规模语言模型(LLM)与来自外部知识源的检索相结合的框架,以改进问答能力的工程框架。本文讲对RAG进行简单介绍。\\n\\n## LLM的知识更新难题\\n\\n在进入RAG的介绍之前，需要读者首先理解一个概念，LLM的知识更新是很困难的，主要原因在于：\\n\\n因此,LLM的知识具有静态、封闭和有限的特点。为了赋予LLM持续学习和获取新知识的能力,RAG应运而生。\\n\\n## 工作原理\\n\\nRAG本质上是 通过工程化手段，解决LLM知识更新困难的问题 。其核心手段是利用外挂于LLM的知识数据库（通常使用向量数据库）存储未在训练数据集中出现的新数据、领域数据等。通常而言，RAG将知识问答分成三个阶段：索引、知识检索和基于内容的问答。 [...] 第一阶段是知识索引,需要事先将文本数据进行处理,通过词嵌入等向量化技术,将文本映射到低维向量空间,并将向量存储到数据库中,构建起可检索的向量索引。在这个阶段，RAG涉及数据加载器、分割器、向量数据库、提示工程等组件以及LLM本身。\\n\\n第二阶段是知识检索,当输入一个问题时,RAG会对知识库进行检索,找到与问题最相关的一批文档。这需要依赖于第一阶段建立的向量索引,根据向量间的相似性进行快速检索。\\n\\n第三阶段是生成答案,RAG会把输入问题及相应的检索结果文档一起提供给LLM,让LLM充分把这些外部知识融入上下文,并生成相应的答案。RAG控制生成长度,避免生成无关内容。\\n\\n这样,LLM就能够充分利用外部知识库的信息,而不需要修改自身的参数。当知识库更新时,新知识也可以通过prompt实时注入到LLM中。这种设计既发挥了LLM强大的语言生成能力,又规避了其知识更新的困境,使之能更智能地回答各类问题,尤其是需要外部知识支持的问题。\\n\\n## 优点\\n\\nRAG的优点主要体现在以下几个方面：\\n\\n## 缺点\\n\\nRAG的缺点主要表现在以下几个方面：\\n\\n## 如何改进 [...] 由于上诉缺点的存在，直接使用LangChain等框架实现的RAG框架几乎无法直接在生产中使用，需要进行大量的工程化优化，总得来说，至少包括如下内容：\\n\\n## 总结\\n\\nRAG是一种前景广阔但仍在发展的技术,需要仔细调优与优化才能达到可靠的性能。随着研究的继续,它可能会变得更加稳健,适合工业应用。\\n\\nArronAI\\nArronAI\\n\\n文章\\n\\n0\\n\\n获赞\\n\\n0\\n\\n收藏\\n\\n0\", \"score\": 0.67166495, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 6, \"title\": \"RAG检索增强技术在知识库智能检索场景下的应用实践\", \"url\": \"https://developer.volcengine.com/articles/7386867400161001522\", \"content\": \"RAG（Retrieval-Augmented Generation）检索增强生成是一种结合信息检索和文本生成的技术，旨在提高自然语言处理任务的性能。它可以从一个大型知识库中检索与输入相关的信息，并将这些信息作为上下文和问题一起输入给模型进行处理。通过这种方式，RAG可以帮助模型生成更加准确、相关和丰富的回答。简单说，RAG就是先检索后生成，让模型“有据可依”。\\n\\n而Fine-tuning则是一种更常见的优化方法，它通过在特定任务上对预训练好的模型进行额外训练，使其在该任务上表现更好。Fine-tuning通常需要较少的数据和计算资源，并且可以使模型更加精确地适应特定任务的需求。\\n\\n1.5、知识检索增强的使用场景\\n\\n知识检索增强技术（RAG）适用于以下场景：\\n\\n• 数据长尾分布 ：当数据分布呈现长尾形态时，RAG能够通过检索覆盖到稀有或少见案例，提升模型在这些长尾数据上的表现。\\n\\n• 知识更新频繁 ：对于那些知识点经常更新或变化的领域，如新闻、科技等，RAG可以通过实时检索来确保提供最新信息。 [...] 文档备案控制台登录立即注册\\n\\n首页文章问答视频活动下载资源开发者计划团队号镜像站\\n\\n# RAG检索增强技术在知识库智能检索场景下的应用实践\\n\\n技术\\n\\n了解详情\\n\\n知识检索增强技术的提出背景主要源于当前基于LLM（大规模语言模型）的知识检索存在诸多缺陷。首先，LLM往往存在 幻觉现象 ，即在生成结果时可能出现与事实不符的情况，影响了信息的准确性与可靠性。其次，由于知识库的更新频率较低，导致所获取的 信息往往已经过时 ，无法满足实际应用的需求。此外， LLM在处理参数化知识时效率较低 ，无法快速准确地响应用户的查询。另外，当前的 LLM缺乏对专业领域的深度知识 ，难以满足领域精准问答的需求，并且 推理能力相对较弱 ，无法进行复杂推理与分析。 [...] 与此同时，实际应用对知识检索提出了新的需求。首先，实际应用需要 领域精准问答 ，即针对特定领域的问题能够给出准确、精细的答案。其次，随着 数据更新速度的加快 ，知识检索系统需要能够及时更新数据，保持信息的时效性与准确性。此外， 生成内容需要可解释可溯源 ，用户需要了解信息生成的过程与依据，以提高用户对信息的信任度。同时， 成本可控 也是实际应用对知识检索系统的要求之一，系统需要在保证性能的前提下尽可能降低成本。最后， 数据隐私保护 也是当前社会关注的焦点之一，知识检索系统需要保障用户数据的隐私安全，符合相关法律法规的要求。\\n\\n1.2、RAG 检索增强生成\\n\\nLLM（Language Model for Retrieval）是一种 基于大规模文档检索的语言模型 ，通过检索相关信息并生成回答来完成问题回答或文本生成的任务。\\n\\n与传统的大模型训练相比，RAG（Retrieval-Augmented Generation）方法则不需要重新训练整个大模型，而是通过 外挂知识库 来完成特定任务。\", \"score\": 0.657561, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 7, \"title\": \"检索增强生成与工作流编排技术生态构建知识密集型AI应用- 文章\", \"url\": \"https://developer.volcengine.com/articles/7531969852970369050\", \"content\": \"RAG-GPT（Retrieval Augmented Generation - GPT）是一个结合大型语言模型（LLM）和检索增强生成（RAG）技术的系统。其核心目标是根据用户定制的知识库提供上下文相关的准确答案，从而实现快速而精确的信息检索。它通过学习用户提供的专有数据来扩展其知识范围，使其能够处理广泛的查询类型。\\n\\n#### 核心功能\\n\\n •\\n 基于定制知识库的问答：\\n 能够从用户上传或指定的知识库中学习并提取信息，以回答相关问题。\\n •\\n 上下文感知生成：\\n 通过RAG技术，在生成回复时注入外部上下文信息，确保答案的准确性和相关性。\\n •\\n 快速准确的信息检索：\\n 旨在提供高效、精确的信息获取能力，减少幻觉并提高回答质量。\\n •\\n 增强型LLM交互：\\n 将LLM的生成能力与外部数据检索相结合，提升模型处理特定领域查询的能力。\\n\\n#### 技术原理\\n\\nRAG-GPT的核心技术原理是检索增强生成（Retrieval Augmented Generation, RAG） 。 [...] RAG+workflow模块构建了涵盖20+个核心框架的检索增强生成与工作流编排技术生态，专注于知识密集型AI应用的构建与优化。该模块系统性地整理了LangChain RAG框架、LlamaIndex数据连接器、Haystack NLP框架、Dify工作流平台、FastGPT知识库问答等主流技术栈，以及RAGFlow可视化RAG、QAnything文档问答、Quivr第二大脑等创新解决方案。技术特色涵盖了文档解析与分块、向量化存储、语义检索、上下文融合、答案生成等完整RAG流程，详细解析了混合检索、重排序算法、上下文压缩、多跳推理等高级技术。 [...] 1. 1. 基于深度文档理解，从复杂格式非结构化数据中提取知识，可在无限上下文场景下搜索。\\n2. 2. 提供基于模板的文本切片，智能且可控可解释，有多种模板可选。\\n3. 3. 文本切片可视化，支持手动调整，答案提供关键引用并可追根溯源，降低幻觉。\\n4. 4. 兼容多种异构数据源，如文档、表格、图片等。\\n5. 5. 提供自动化RAG工作流，支持大语言模型和向量模型配置，基于多路召回、融合重排序，有易用API。\\n\\n#### 技术原理\\n\\nRAGFlow结合深度文档理解技术，对复杂格式数据进行处理。在检索阶段运用多路召回和融合重排序技术筛选相关信息，再结合大语言模型进行答案生成。系统依赖如Elasticsearch或Infinity等数据库存储文本和向量数据，通过合理配置系统环境变量和服务参数确保系统正常运行。\\n\\n#### 应用场景\", \"score\": 0.64344186, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 8, \"title\": \"大模型应用设计与实现指南 - 火山引擎开发者社区\", \"url\": \"https://developer.volcengine.com/articles/7391688900030234651\", \"content\": \"Memory 的实现细节远不止于此，Memory 怎么基于对话进行管理、怎么检索、怎么清理、怎么更新、怎么存储、存储多久等都是需要考虑的问题。Memory 是可以作为一个单独的模块，进行设计与实现的。\\n\\n4. RAG 应用\\n\\n基于知识库的 Chat 应用，我相信很多人听过、甚至用过。RAG 应用，其实就是这类应用的一个统称。RAG，全称 Retrieval Augmented Generation，检索增强生成。\\n\\nRAG 的核心思想是，通过检索的方式，找到一个或多个相关的知识片段，然后将这些知识片段作为输入，提交给大模型，生成最终的输出。\\n\\n这里有几个关键点，我们一起思考：\\n\\n 为什么 RAG 有效\\n\\nRAG 能够解决大模型输出稳定性和数据新鲜度的问题。RAG 应用的输入是通过知识库检索得到的相关内容，能防止大模型漫无目标地自由发挥；RAG 应用的知识库是动态更新的，能够保障数据的新鲜度，同时通过配置阈值，能够只选取最相关的知识片段，保障输出的准确性。\\n\\n 检索的方式 [...] 在实际分块过程中，最佳的方式是通过语义进行分割，但这一点在代码实现上困难，需要借助算法模型。通常的做法是，通过分隔符，比如句号、换行符等来进行分割。一篇文章、一本书，根据段落分割为 512 个 token 的知识片段，向量化之后存储到数据库中。\\n\\n但这种方式也会有缺陷，比如分块首句中的代词 `他`、`她`、`它`，会导致分割出来的知识片段不完整。这种情况下，可以通过冗余的方式来解决。将前一个知识片段的最后一句话，拼接到后一个知识片段的第一句话，保证知识片段的完整性。另外还有一个思路是，借助知识图谱。\\n\\n RAG 应用会有什么缺陷\\n\\n维护知识库的有效性有一定成本，检索知识库有时间开销，将知识片段输入到大模型中，增加了大模型的计算量，延长了响应时间。\\n\\n5. Prompt\\n\\n在很多 Web GPT Chat 应用中，内置了大量的对话角色，比如小红书写手、心里医生等，这些角色的扮演就是通过设置 Prompt 来完成的。\\n\\nPrompt 提示词对于使用大模型的重要性不言而喻。如果没有恰当的指导，大模型的输出容易偏离我们的真实意图。 [...] 通常采用的就是向量检索，预处理时，将知识库中的每个知识片段，转换成向量存储；检索时，将输入转换成向量，计算输入向量与知识库中每个知识片段向量的相似度，即余弦值，选取相似度最高的若干知识片段。\\n\\n使用 Milvus、PG Vector、Redis，甚至 `llama_index` 本地文件都可以实现向量存储与检索的功能。但怎么选取 Embedding 模型、需不需要多个 Embedding 模型可能是一个需要思考的问题。Embedding 模型的作用就是完成文本到向量的转换，常用的是 OpenAI 的 text-embedding-ada-002。\\n\\n 知识片段的大小\\n\\n微软有研究论文说，最佳的知识片段大小是 512 个 token，其次是 256 个 token。知识片段太小，会导致检索出来的知识片段不完整；知识片段太大，会导致检索出来的知识片段不相关，具体多少字符最佳，可以结合上面的结论根据实际情况进行调整。\\n\\n 怎么划分知识片段\", \"score\": 0.61196244, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 9, \"title\": \"高级检索增强生成技术(RAG)全面指南：原理、分块、编码、索引\", \"url\": \"https://developer.volcengine.com/articles/7387288129406763020\", \"content\": \"检索增强生成（又名RAG）为大语言模型提供从某些数据源检索到的信息，作为其生成答案的依据。 RAG通常包括两个阶段：检索上下文相关信息和使用检索到的知识指导生成过程。 基本\", \"score\": 0.54724693, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 10, \"title\": \"LangChain应用开发指南-不用向量也可以RAG - 文章\", \"url\": \"https://developer.volcengine.com/articles/7384648718194049060\", \"content\": \"文档备案控制台登录立即注册\\n\\n首页文章问答视频活动下载资源开发者计划团队号镜像站\\n\\n# LangChain应用开发指南-不用向量也可以RAG\\n\\n技术\\n\\n本文为一个系列，之前内容没有看过的小伙伴可以点击链接查看：LangChain课程合集\\n\\nRAG面临的挑战和问题\\n\\n在当前AI的落地应用中，最火热的应用首推检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation）。它的目的是根据用户的问题，从一个大规模的文档集合中检索出相关的文档，并从中抽取出最合适的答案。RAG的应用场景非常广泛，例如智能客服、知识图谱构建、对话系统等。\\n\\n然而，幻觉是笼罩在RAG应用上，挥之不去的乌云。一般来说RAG会经历，原始数据向量化->语义搜索数据召回->大模型整合输出。RAG因此也面临着一些挑战和问题，其中最主要的有以下三个方面： [...] ```\\n{\\\"numOfPeople\\\": 3, \\\"avgOfAmount\\\": 50, \\\"type\\\": \\\"重庆火锅\\\"}\\n```\\n\\n 查询结构化数据。LLM用这个查询语句去检索结构化数据，得到相关的数据记录，例如：\\n\\n```\\n{\\\"shopType\\\": 10, \\\"shopName\\\": \\\"居民楼火锅\\\", \\\"branchName\\\": \\\"万松园店\\\", \\\"address\\\": \\\"万松小区\\\", \\\"phoneNo\\\": \\\"17771857933\\\", \\\"phoneNo2\\\": \\\"18871569657\\\"}\\n```\\n\\n LLM整合回复。LLM根据这些数据记录，生成最合适的答案，输出给用户，例如“按您的要求，我找到了居民楼火锅店，位于万松小区，电话是17771857933或18871569657，是一家重庆火锅店，人均消费50元，适合3个人用餐。”\\n\\n这就是基于结构化数据RAG的基本流程，它的优势和特点有以下几点： [...] from.chains.openai_functions.openapi\\\"3.0.1\\\" \\\"info\\\" \\\"v1\\\" \\\"title\\\" \\\"Restaurant Query API\\\"\\\" \\\"summary\\\" \\\"Query restaurants\\\" \\\"operationId\\\" \\\"queryRestaurants\\\" \\\"requestBody\\\" content\\\"#/components/schemas/QueryRequest\\\" 200 \\\"Query results\\\" \\\"content\\\"\\\"#/components/schemas/QueryResponse\\\" \\\"object\\\" \\\"properties\\\" \\\"integer\\\" \\\"description\\\" \\\"Number of people dining\\\" \\\"integer\\\" \\\"description\\\" \\\"Average spending amount per person\\\" \\\"string\\\" \\\"description\\\" \\\"Cuisine type\\\" \\\"object\\\" \\\"properties\\\" \\\"integer\\\" \\\"description\\\"\", \"score\": 0.50007385, \"published_date\": \"\"}], \"total_results\": 10}",
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Detailed pricing is available on their official website.\\n\\n---\\n\\n📊 搜索结果:\\n\\n1. 模型服务价格 - 火山引擎\\n 🔗 https://www.volcengine.com/docs/82379/1544106\\n 📄 | 机型 | 计费方式 | 定价 元/个 |\\n --- \\n| 方舟A型模型单元 | 按小时后付费 | 25.00 |\\n| 包月预付费 | 16700.00 |\\n| 方舟B型模型单元 | 按小时后付费 | 15.00 |\\n| 包月预付费 | 10400.00 |\\n| 方舟C型模型单元 | 按小时后付费 | 10.00 |\\n| 包月预付费 | 7100.00 |\\n| 方舟D型模型单元 | 按小时后付费...\\n\\n2. 大模型调用计费--AI 数据湖服务 - 火山引擎\\n 🔗 https://www.volcengine.com/docs/6492/1544808\\n 📄 #### 计费单价\\n\\n| 模型名称 | 缓存存储 元/百万 token/小时 | 缓存命中 元/百万 token | 计费方式 |\\n --- --- |\\n| doubao-seed-1.6 | 0.017 | 0.16 | 后付费 |\\n| doubao-seed-1.6-thinking（华北 2） | 0.017 | 0.16 | 后付费 |\\n| doubao-seed-1.6-think...\\n\\n3. 火山方舟 - 火山引擎\\n 🔗 https://www.volcengine.com/product/ark\\n 📄 PromptPilot\\n\\n轻松打造精准prompt，高效优化\\n\\n应用实验室\\n\\n多种开发方式，搭建企业级应用\\n\\n知识库\\n\\n企业级全模态知识问答 RAG 服务\\n\\n智能广场\\n\\n多种模态模型体验，开箱即用\\n\\n模型推理\\n\\n支持在线和批量推理，灵活适配\\n\\n模型定制\\n\\n支持模型精调、模型评测\\n\\nPromptPilot\\n\\n轻松打造精准prompt，高效优化\\n\\n应用实验室\\n\\n多种开发方式，搭建企业级应用\\n\\n知识库\\n...\\n\\n4. 火山引擎之火山方舟（DeepSeek-R1 API 思维链）+OpenWebUI\\n 🔗 https://blog.csdn.net/AmaZInGvCH/article/details/145990362\\n 📄 Published Time: 2025-03-04T10:34:25+08:00\\n\\n火山引擎之火山方舟（DeepSeek-R1 API 思维链）+OpenWebUI，免费使用火山引擎搭建属于自己的AI助手_openwebui联网搜索api哪个不收费-CSDN博客\\n\\nImage 1: CSDN首页\\n\\n 博客\\n 下载\\n 学习\\n 社区\\n Image 2GitCode\\n InsC...\\n\\n5. 火山方舟大模型服务平台\\n 🔗 https://www.volcengine.com/docs/82379\\n 📄 云服务器GPU云服务器机器学习平台客户数据平台 VeCDP飞连视频直播全部产品\\n\\n解决方案\\n\\n汽车行业金融行业文娱行业医疗健康行业传媒行业智慧文旅大消费\\n\\n服务与支持\\n\\n备案服务服务咨询建议与反馈廉洁舞弊举报举报平台\\n\\n联系我们\\n\\n业务咨询：service@volcengine.com\\n\\n市场合作：marketing@volcengine.com\\n\\n电话：400-850-0030\\n\\n地址：北京市海...\\n\\n6. 豆包系列大模型能力深度体验，除了便宜，还有哪些亮点？\\n 🔗 https://liduos.com/the-bytedance-doubao-llm-introduce.html\\n 📄 强调了用户在使用服务时必须遵守的法律法规，包括但不限于数据保护和网络安全相关的法律，同时明确了用户的责任，要求用户不仅要合法使用服务，还要对生成内容的安全性、合法性、合规性负责，此外火山引擎保留了审查用户行为及信息的权利，并建立了风险过滤机制，豆包模型对安全性和合规性非常关注。\\n\\n#### 数据隐私保护\\n\\n关于数据隐私保护，下面是协议原文：\\n\\n除非额外签署数据授权协议或者参与平台活动，已明确其他情...\\n\\n7. 免费推理额度--火山方舟大模型服务平台\\n 🔗 https://www.volcengine.com/docs/82379/1399514\\n 📄 文档首页\\n/\\n火山方舟大模型服务平台\\n/\\n开始使用\\n/\\n热门活动\\n/\\n免费推理额度\\n\\n免费推理额度\\n\\n最近更新时间：2025.05.08 16:46:44\\n首次发布时间：2024.12.16 20:50:24\\n\\n我的收藏\\n\\n有用\\n\\n有用\\n\\n无用\\n\\n无用\\n\\n文档反馈\\n\\n问问助手\\n\\n方舟为新用户提供免费推理试用额度，便于新用户 0 成本学习以及尝试将模型推理能力与业务相结合。您只需要注册火山引擎，即可...\\n\\n8. 套餐概览--火山方舟大模型服务平台\\n 🔗 https://www.volcengine.com/docs/82379/1925114\\n 📄 若未使用正确的API Base URL，将无法使用Coding Plan额度，可能会产生API请求的费用。 使用Coding Plan 套餐接入编程工具时，需要关注：. 支持的模型： doubao-\\n\\n9. 查看RAG 场景--云搜索服务 - 火山引擎\\n 🔗 https://www.volcengine.com/docs/6465/1537042\\n 📄 RAG 场景创建后，您可以查看RAG 场景的信息，包含场景开发的配置信息、文件和索引信息、资源配置和访问信息，以及RAG 场景的运行日志。\\n\\n10. API 列表--火山方舟大模型服务平台\\n 🔗 https://www.volcengine.com/docs/82379/1511946\\n 📄 文档首页\\n/\\n火山方舟大模型服务平台\\n/\\n控制台功能\\n/\\n知识库\\n/\\nAPI参考\\n/\\nAPI 列表\\n\\nAPI 列表\\n\\n最近更新时间：2025.10.27 22:04:38\\n首次发布时间：2025.03.19 18:56:18\\n\\n我的收藏\\n\\n有用\\n\\n有用\\n\\n无用\\n\\n无用\\n\\n文档反馈\\n\\n问问助手\\n\\n## API 列表 [...] ## 相关文档\\n\\n知识库多轮检索问答样例\\n \\n知识库图文问答样例\\n ...\", \"filters\": {\"topic\": \"general\"}, \"query\": \"火山引擎 RAG API 价格 计费 收费标准\", \"results\": [{\"index\": 1, \"title\": \"模型服务价格 - 火山引擎\", \"url\": \"https://www.volcengine.com/docs/82379/1544106\", \"content\": \"| 机型 | 计费方式 | 定价 元/个 |\\n --- \\n| 方舟A型模型单元 | 按小时后付费 | 25.00 |\\n| 包月预付费 | 16700.00 |\\n| 方舟B型模型单元 | 按小时后付费 | 15.00 |\\n| 包月预付费 | 10400.00 |\\n| 方舟C型模型单元 | 按小时后付费 | 10.00 |\\n| 包月预付费 | 7100.00 |\\n| 方舟D型模型单元 | 按小时后付费 | 20.00 |\\n| 包月预付费 | 12800.00 |\\n\\n上一篇 Agent开发指南：创作“显眼包”营销视频下一篇 模型服务计费说明\\n\\n深度思考模型\\n\\n在线推理\\n\\n批量推理\\n\\n大语言模型\\n\\n在线推理\\n\\n批量推理\\n\\n视觉理解模型\\n\\n在线推理\\n\\n视频生成模型\\n\\n图片生成模型\\n\\n3D生成模型\\n\\n同声传译模型\\n\\n文本向量模型\\n\\n图文向量模型\\n\\nTPM 保障包\\n\\n模型精调\\n\\n精调训练\\n\\n按 token 后付费\\n\\n按算力付费\\n\\n精调后在线推理\\n\\n精调后批量推理\\n\\n模型单元\\n\\n调研\\n\\n鼠标选中内容，快速反馈问题\\n\\n选中存在疑惑的内容，即可快速反馈问题，我们将会跟进处理\\n\\n不再提示\\n\\n好的，知道了 [...] > 按 token 后付费价格\\n> \\n> 部分模型的批量推理价格是在线推理价格的50%，实际请以下面表格中的价格为准。\\n\\n计费公式\\n\\n 批量推理费用 = 输入单价 × 输入token + 输出单价 × 输出token\\n\\n若开启缓存功能（部分模型于2025年4月14日21:00开始支持透明前缀缓存能力，无需任何配置，命中缓存后可享受更低的单价），\\n\\n 批量推理费用 = 输入单价 × (输入token - 缓存命中token) + 缓存命中单价 × 缓存命中token + 输出单价 × 输出token\\n\\n计费单价 [...] 不同模型服务支持的能力及单价各不相同，本文为您介绍各模型的计费公式及单价，方便您进行模型价格查阅和比较。\\n\\n说明\\n\\n 如需了解模型服务各功能模块支持的计费方式及详细计费逻辑，请参见 模型服务计费说明。\\n 支持通过 价格计算器预估 满足业务需求所需的费用。\\n 本文价格和 定价详情页 仅作为商品规格和价格的参考，具体可购买的商品规格及费用请以实际下单结果为准。\\n\\n深度思考模型\\n\\n在线推理\\n\\n> 按 token 后付费价格\\n\\n计费公式\\n\\n 在线推理费用 = 输入单价 × 输入token + 输出单价 × 输出token，其中输出 token 包括模型输出`content`内容和思维链\\n\\n`reasoning_content`内容。\\n\\n若开启 上下文缓存（部分模型支持），\\n\\n 在线推理费用 = 输入单价 × (输入token - 缓存命中token) + 缓存命中单价 × 缓存命中token + 缓存存储单价 × 缓存存储token × 时长 + 输出单价 × 输出token\", \"score\": 0.6852132, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 2, \"title\": \"大模型调用计费--AI 数据湖服务 - 火山引擎\", \"url\": \"https://www.volcengine.com/docs/6492/1544808\", \"content\": \"#### 计费单价\\n\\n| 模型名称 | 缓存存储 元/百万 token/小时 | 缓存命中 元/百万 token | 计费方式 |\\n --- --- |\\n| doubao-seed-1.6 | 0.017 | 0.16 | 后付费 |\\n| doubao-seed-1.6-thinking（华北 2） | 0.017 | 0.16 | 后付费 |\\n| doubao-seed-1.6-thinking（华东 2） | 0.085 | 0.8 | 后付费 |\\n| doubao-seed-1.6-flash | 0.017 | 0.16 | 后付费 |\\n| doubao-1.5-pro-32k | 0.017 | 0.16 | 后付费 |\\n| doubao-1.5-lite-32k | 0.017 | 0.06 | 后付费 |\\n| deepseek-r1-distill-qwen-32b | 0.017 | 0.3 | 后付费 |\\n| deepseek-r1 | 0.017 | 0.8 | 后付费 |\\n| deepseek-v3 | 0.017 | 0.4 | 后付费 |\\n\\n说明 [...] | 模型名称 | 地域 | 条件 千 Token | 输入 元/百万 token | 输出 元/百万 token | 计费方式 |\\n --- --- --- |\\n| doubao-seed-1.6 | 华北 2（北京） | 输入长度 [0, 32] 且输出长度 [0, 0.2] | 0.8 | 2 | 后付费 |\\n| 输入长度 [0, 32] 且输出长度 (0.2,+∞) | 0.8 | 8 | 后付费 |\\n| 输入长度 (32, 128] | 1.2 | 16 | 后付费 |\\n| 输入长度 (128, 256] | 2.4 | 24 | 后付费 |\\n| doubao-seed-1.6-thinking | 华北 2（北京） | 输入长度 [0, 32] | 0.8 | 8 | 后付费 |\\n| 输入长度 (32, 128] | 1.2 | 16 | 后付费 |\\n| 输入长度 (128, 256] | 2.4 | 24 | 后付费 | [...] 深度思考模型\\n\\n大语言模型\\n\\n向量模型\\n\\n上下文缓存\\n\\n离线推理（批量推理）\\n\\n计费方式\\n\\n计费项\\n\\n计费说明\\n\\n配额说明\\n\\n调研\\n\\n鼠标选中内容，快速反馈问题\\n\\n选中存在疑惑的内容，即可快速反馈问题，我们将会跟进处理\\n\\n不再提示\\n\\n好的，知道了\\n\\n文档反馈\\n\\n咨询电话\\n\\n售前客服\\n\\n售后客服\\n\\n业务咨询\\n\\n全天候售后服务\\n\\n7x24小时专业工程师品质服务\\n\\n极速服务应答\\n\\n秒级应答为业务保驾护航\\n\\n客户价值为先\\n\\n从服务价值到创造客户价值\\n\\n全方位安全保障\\n\\n打造一朵“透明可信”的云\\n\\n全天候售后服务\\n\\n极速服务应答\\n\\n客户价值为先\\n\\n全方位安全保障\\n\\n关于我们\\n\\n文档中心\\n\\n联系我们\\n\\n关于我们\\n\\n为什么选火山\\n文档中心\\n联系我们\\n人才招聘\\n云信任中心\\n友情链接\\n\\n产品\\n\\n云服务器\\nGPU云服务器\\n机器学习平台\\n客户数据平台 VeCDP\\n飞连\\n视频直播\\n全部产品\\n\\n解决方案\\n\\n汽车行业\\n金融行业\\n文娱行业\\n医疗健康行业\\n传媒行业\\n智慧文旅\\n大消费\\n\\n服务与支持\\n\\n备案服务\\n服务咨询\\n建议与反馈\\n廉洁舞弊举报\\n举报平台\\n\\n联系我们\", \"score\": 0.6108487, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 3, \"title\": \"火山方舟 - 火山引擎\", \"url\": \"https://www.volcengine.com/product/ark\", \"content\": \"PromptPilot\\n\\n轻松打造精准prompt，高效优化\\n\\n应用实验室\\n\\n多种开发方式，搭建企业级应用\\n\\n知识库\\n\\n企业级全模态知识问答 RAG 服务\\n\\n智能广场\\n\\n多种模态模型体验，开箱即用\\n\\n模型推理\\n\\n支持在线和批量推理，灵活适配\\n\\n模型定制\\n\\n支持模型精调、模型评测\\n\\nPromptPilot\\n\\n轻松打造精准prompt，高效优化\\n\\n应用实验室\\n\\n多种开发方式，搭建企业级应用\\n\\n知识库\\n\\n企业级全模态知识问答 RAG 服务\\n\\n## 灵活多样的定价方案\\n\\n价格计算器\\n\\n## 灵活多样的定价方案\\n\\n价格计算器\\n\\n## 灵活多样的定价方案\\n\\n价格计算器\\n\\n## 灵活多样的定价方案\\n\\n价格计算器\\n\\n按量付费\\n\\n按需结算，成本可控\\n\\n生产级保障\\n\\n弹性并发延迟保障\\n\\n资源包\\n\\n更大用量，更低单价\\n\\n免费额度\\n\\n充分体验，试用无忧\\n\\n应用实验室\\n\\n应用拓展，能力进阶 [...] | DeepSeek-R1 | 0.0040元/千输入tokens0.0160元/千输出tokens | 0.0008元/千命中tokens0.000017元/千tokens缓存/小时 | 0.0020元/千输入tokens0.0008元/千缓存命中tokens0.0080元/千输出tokens | | [...] | DeepSeek-R1 | 0.0040元/千输入tokens0.0160元/千输出tokens | 0.0008元/千命中tokens0.000017元/千tokens缓存/小时 | 0.0020元/千输入tokens0.0008元/千缓存命中tokens0.0080元/千输出tokens | |\", \"score\": 0.52524763, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 4, \"title\": \"火山引擎之火山方舟（DeepSeek-R1 API 思维链）+OpenWebUI\", \"url\": \"https://blog.csdn.net/AmaZInGvCH/article/details/145990362\", \"content\": \"Published Time: 2025-03-04T10:34:25+08:00\\n\\n火山引擎之火山方舟（DeepSeek-R1 API 思维链）+OpenWebUI，免费使用火山引擎搭建属于自己的AI助手_openwebui联网搜索api哪个不收费-CSDN博客\\n\\nImage 1: CSDN首页\\n\\n 博客\\n 下载\\n 学习\\n 社区\\n Image 2GitCode\\n InsCodeAI\\n 会议\\n\\n搜索\\nAI 搜索\\n\\n登录\\n\\n登录后您可以：\\n\\n 复制代码和一键运行\\n 与博主大V深度互动\\n 解锁海量精选资源\\n 获取前沿技术资讯\\n\\n立即登录\\n\\n会员·新人礼包 Image 3\\n\\n消息\\n\\n历史\\n\\n创作中心\\n\\n创作\\n\\nImage 4Image 5Image 6\\n\\n火山引擎之火山方舟（DeepSeek-R1 API 思维链）+OpenWebUI，免费使用火山引擎搭建属于自己的AI助手\\n\\nImage 7\\n\\nAmaZInGvCHImage 8已于 2025-03-04 10:44:33 修改 [...] 红包数量 \\n\\n个\\n\\n红包个数最小为10个\\n\\n红包总金额 \\n\\n元\\n\\n红包金额最低5元\\n\\n余额支付 \\n\\n 当前余额 3.43 元 前往充值 >\\n\\n 需支付：10.00 元 \\n\\n取消 确定\\n\\nImage 97\\n\\n成就一亿技术人!\\n\\n 领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则\\n\\nImage 98\\n\\nhope_wisdom\\n\\n 发出的红包 \\n\\n实付 元\\n\\n使用余额支付\\n\\nImage 99点击重新获取\\n\\nImage 100Image 101Image 102扫码支付\\n\\n钱包余额 0\\n\\nImage 103\\n\\n抵扣说明：\\n\\n1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。\\n\\n 2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。\\n\\nImage 104余额充值\\n\\nImage 105\\n\\n确定 取消Image 106\\n\\n举报\\n\\nImage 107\\n\\n选择你想要举报的内容（必选）\\n\\n 内容涉黄\\n 政治相关\\n 内容抄袭\\n 涉嫌广告\\n 内容侵权\\n 侮辱谩骂\\n 样式问题\\n 其他\\n\\n原文链接（必填）\\n\\n请选择具体原因（必选） [...] 官方的 _DeepSeek_ 官方因为受攻击、算力紧张等原因，动 _不_ 动就“服务器繁忙，请稍后再试”，而为了解决这个问题，我们可以 _使用_ 第三方的服务，因为 _DeepSeek_ 是开源模型，任何人都可以架设，第三方 _API_ 其实跟官方的效果完全一样。今天就给大家带来，_火山引擎_ _免费_ _使用_ _DeepSeek_ 大模型满血版。\\n\\nMaaS平台_ _火山_ _方舟_ _简单介绍\\n\\n浪漫韫秋\\n\\n08-18Image 64 1426\", \"score\": 0.20702262, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 5, \"title\": \"火山方舟大模型服务平台\", \"url\": \"https://www.volcengine.com/docs/82379\", \"content\": \"云服务器GPU云服务器机器学习平台客户数据平台 VeCDP飞连视频直播全部产品\\n\\n解决方案\\n\\n汽车行业金融行业文娱行业医疗健康行业传媒行业智慧文旅大消费\\n\\n服务与支持\\n\\n备案服务服务咨询建议与反馈廉洁舞弊举报举报平台\\n\\n联系我们\\n\\n业务咨询：service@volcengine.com\\n\\n市场合作：marketing@volcengine.com\\n\\n电话：400-850-0030\\n\\n地址：北京市海淀区北三环西路甲18号院大钟寺广场1号楼\\n\\nImage 19\\n\\n微信公众号\\n\\nImage 20\\n\\n抖音号\\n\\nImage 21\\n\\n视频号\\n\\n服务条款隐私政策更多协议\\n\\n© 北京火山引擎科技有限公司 2025 版权所有代理域名注册服务机构：新网数码 商中在线Image 22京公网安备11010802032137号京ICP备20018813号-3营业执照增值电信业务经营许可证京B2-20202418，A2.B1.B2-20202637网络文化经营许可证：京网文（2023）4872-140号 [...] 火山方舟大模型服务平台-火山引擎\\n\\n API\\n\\n视频生成 API\\n\\n创建视频生成任务 API\\n\\n查询视频生成任务 API\\n\\n查询视频生成任务列表\\n\\n取消或删除视频生成任务\\n\\n向量化 API\\n\\n文本向量化 API\\n\\n图文向量化 API\\n\\n分词 API\\n\\n上下文缓存 API\\n\\n创建上下文缓存 API\\n\\n上下文缓存对话 API\\n\\n批量(Chat) API\\n\\n批量(Job) API\\n\\nCreateBatchInferenceJob - 创建批量推理任务\\n\\nListBatchInferenceJobs - 获取批量推理任务列表\\n\\nGetBatchInferenceJob - 获取批量推理任务\\n\\nUpdateBatchInferenceJob - 更新批量推理任务\\n\\nDeleteBatchInferenceJob - 删除批量推理任务\\n\\nStopBatchInferenceJob - 停止批量推理任务\\n\\nResumeBatchInferenceJob - 重启批量推理任务\\n\\n应用(Bot) API\\n\\n应用(bot) API\\n\\n联网插件 数据结构\\n\\n知识库插件 数据结构\\n\\n管理API Key [...] © 北京火山引擎科技有限公司 2025 版权所有代理域名注册服务机构：新网数码 商中在线服务条款隐私政策更多协议\\n\\nImage 23京公网安备11010802032137号京ICP备20018813号-3营业执照增值电信业务经营许可证京B2-20202418，A2.B1.B2-20202637网络文化经营许可证：京网文（2023）4872-140号\\n\\n \\n\\n业务咨询\\n\\nImage 24\\n\\n售后在线咨询\\n\\nImage 25\\n\\n加载中\", \"score\": 0.19617896, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 6, \"title\": \"豆包系列大模型能力深度体验，除了便宜，还有哪些亮点？\", \"url\": \"https://liduos.com/the-bytedance-doubao-llm-introduce.html\", \"content\": \"强调了用户在使用服务时必须遵守的法律法规，包括但不限于数据保护和网络安全相关的法律，同时明确了用户的责任，要求用户不仅要合法使用服务，还要对生成内容的安全性、合法性、合规性负责，此外火山引擎保留了审查用户行为及信息的权利，并建立了风险过滤机制，豆包模型对安全性和合规性非常关注。\\n\\n#### 数据隐私保护\\n\\n关于数据隐私保护，下面是协议原文：\\n\\n除非额外签署数据授权协议或者参与平台活动，已明确其他情况下使用 API 接入传入的数据不会用于模型训练，赞～\\n\\n#### SLA\\n\\n关于模型服务运行的稳定性和故障率保障，下面是协议原文：\\n\\n火山引擎的产品和服务是按照现有技术和条件所能达到的现状提供的。火山引擎将尽最大努力确保产品和服务的可用性，除本合同或双方书面确认的其他规定外，火山引擎不作任何其他明示或暗示的陈述或保证。例如，火山引擎未声明或保产品和服务 100%完整、准确、可靠、更新及时，也不保证产品/服不间断、系统稳定没有任何故障、内容完全安全或不侵权，您应根据其实际情况独立判断。 [...] 强调了用户在使用服务时必须遵守的法律法规，包括但不限于数据保护和网络安全相关的法律，同时明确了用户的责任，要求用户不仅要合法使用服务，还要对生成内容的安全性、合法性、合规性负责，此外火山引擎保留了审查用户行为及信息的权利，并建立了风险过滤机制，豆包模型对安全性和合规性非常关注。\\n\\n#### 数据隐私保护\\n\\n关于数据隐私保护，下面是协议原文：\\n\\n> 服务将不使用您提交给服务或使用服务输出的内容训练、重新训练或改进基础模型。除外情况，您主动： \\n> （1）同意火山引擎的《数据授权使用协议》；或 \\n> （2）参与火山引擎协作奖励计划，包括奖励资源包或不定期为您提供的其他奖励或优惠活动等。\\n\\n除非额外签署数据授权协议或者参与平台活动，已明确其他情况下使用 API 接入传入的数据不会用于模型训练，赞～\\n\\n#### SLA\\n\\n关于模型服务运行的稳定性和故障率保障，下面是协议原文： [...] 您接入我们服务向公众提供内容生成式人工智能产品或服务的，需要开展安全评估和算法备案工作，且应同时满足法律法规政策相关的要求，对生成内容的安全性、合法性、合规性进行有效管理和控制，建立包括但不限于内容审核、用户管理、数据安全、监测预警和应急处置等机制。如因用户使用您产品或服务导致数据安全、舆情风险或发生任何产品或服务被滥用、传播、不当利用而产生的风险和责任，应由您自行承担。因此给火山引擎造成损失的，您应向火山引擎承担相应责任。\\n\\n为履行法定合规要求，火山引擎有权采取技术手段或人工手段对您使用本服务的行为及信息进行审查，包括但不限于对您提交给服务或使用服务输出的内容进行审查，建立和改进风险过滤机制、违法内容特征库等。\\n\\n您接入我们服务向公众提供内容生成式人工智能产品或服务的，您理解火山引擎提供自动化过滤审核能力，为了保障审核能力的稳定性，您授权火山引擎基于过滤审核内容建立和改进风险过滤机制、违法内容特征库。\", \"score\": 0.17899926, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 7, \"title\": \"免费推理额度--火山方舟大模型服务平台\", \"url\": \"https://www.volcengine.com/docs/82379/1399514\", \"content\": \"文档首页\\n/\\n火山方舟大模型服务平台\\n/\\n开始使用\\n/\\n热门活动\\n/\\n免费推理额度\\n\\n免费推理额度\\n\\n最近更新时间：2025.05.08 16:46:44\\n首次发布时间：2024.12.16 20:50:24\\n\\n我的收藏\\n\\n有用\\n\\n有用\\n\\n无用\\n\\n无用\\n\\n文档反馈\\n\\n问问助手\\n\\n方舟为新用户提供免费推理试用额度，便于新用户 0 成本学习以及尝试将模型推理能力与业务相结合。您只需要注册火山引擎，即可获得一定额度的免费调用模型推理服务的次数。\\n\\n## 使用限制\\n\\n 免费额度仅适用于抵扣按 token 后付费产生的在线推理费用，不能抵扣使用各类插件、知识库等产生的费用。\\n 免费额度无法抵扣批量推理调用产生的 token。\\n 免费额度可以抵扣使用上下文缓存命中缓存的token、未命中缓存的token、输出产生的token，但是无法抵扣缓存上下文产生的存储费用。\\n\\n> 上下文缓存介绍请参见上下文缓存（Context API）概述。\\n> 上下文缓存计费请参见上下文缓存计费。 [...] 免费推理额度，不同模型分别计算，主账号下共享。 \\n 举例说明： \\n 主账号如果有 A、B 2 个子账号调用模型推理服务，分别使用模型 1、模型 2 推理额度（k token）为 300、100，300、200 。模型 1、模型 2 的免费推理额度均为 500。则主账号下的免费额度剩余：\\n\\n```\\n\\n 模型1： 500 - 300 - 300 = -100 (k token)\\n模型2： 500 - 100 - 200 = 200 (k token）\\n\\nPlain\\n\\n```\\n\\n模型额度剩余如下： \\n模型 1 ：0，且产生 100 k token 使用量。 \\n模型 2：200 k token 。\\n\\n 免费推理额度，基础模型和精调后模型共享。 \\n 举例说明： \\n 假设模型 1 的免费推理额度为 500，则模型 1 和基于模型 1 精调后的模型，共享 500 的额度。\\n\\n## 获取资格\\n\\n注册并认证火山引擎用户。\\n\\n## 查询额度\\n\\n您可以通过下面渠道查询到各个模型的免费额度。 [...] 安心体验模式是针对未开通过模型服务的新用户更方便体验免费额度设计的，可以保障您免费体验模型推理服务，又不产生费用。在安心体验模式下，您调用推理 API 时仅消耗平台赠送的 50w token 免费额度，接近免费额度后服务将暂停，避免产生额外费用。详情请参见 安心体验模式细则说明。\\n\\n上一篇\\n\\n协作奖励计划规则（第二期）和数据授权协议\\n下一篇\\n\\n豆包大模型资源包特惠活动\\n\\n使用限制\\n\\n获取资格\\n\\n查询额度\\n\\n消耗额度\\n\\n业务咨询\", \"score\": 0.14739585, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 8, \"title\": \"套餐概览--火山方舟大模型服务平台\", \"url\": \"https://www.volcengine.com/docs/82379/1925114\", \"content\": \"若未使用正确的API Base URL，将无法使用Coding Plan额度，可能会产生API请求的费用。 使用Coding Plan 套餐接入编程工具时，需要关注：. 支持的模型： doubao-\", \"score\": 0.13158582, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 9, \"title\": \"查看RAG 场景--云搜索服务 - 火山引擎\", \"url\": \"https://www.volcengine.com/docs/6465/1537042\", \"content\": \"RAG 场景创建后，您可以查看RAG 场景的信息，包含场景开发的配置信息、文件和索引信息、资源配置和访问信息，以及RAG 场景的运行日志。\", \"score\": 0.1310511, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 10, \"title\": \"API 列表--火山方舟大模型服务平台\", \"url\": \"https://www.volcengine.com/docs/82379/1511946\", \"content\": \"文档首页\\n/\\n火山方舟大模型服务平台\\n/\\n控制台功能\\n/\\n知识库\\n/\\nAPI参考\\n/\\nAPI 列表\\n\\nAPI 列表\\n\\n最近更新时间：2025.10.27 22:04:38\\n首次发布时间：2025.03.19 18:56:18\\n\\n我的收藏\\n\\n有用\\n\\n有用\\n\\n无用\\n\\n无用\\n\\n文档反馈\\n\\n问问助手\\n\\n## API 列表 [...] ## 相关文档\\n\\n知识库多轮检索问答样例\\n \\n知识库图文问答样例\\n \\n知识库输出图文混排样例\\n\\n签名鉴权与调用示例\\n安装与初始化\\n\\nAPI 列表\\n\\n业务咨询 [...] | 模块 | 接口 | 接口描述 |\\n --- \\n| 知识库 | create | 创建一个新的知识库。创建成功后，可以导入数据。 |\\n| update | 更新一个已创建的知识库信息。 |\\n| info | 查看知识库详情，根据知识库名称返回知识库的描述，以及知识库配置的实验版本详细信息。 |\\n| list | 查询某个账户下的所有知识库信息，默认按照知识库的创建时间从晚到早排序。 |\\n| delete | 删除已创建的知识库。 |\\n| search（即将下线） | 基于一个已创建的知识库做在线检索。 |\\n| service\\\\_chat | 检索/问答一个已创建的知识服务。 |\\n| search\\\\_knowledge（新） | 基于一个已创建的知识库或某个实验版本进行语义检索 |\\n| chat\\\\_completions（新） | 基于多轮历史对话，使用大语言模型生成回答。 |\\n| 文档 | add | 向已创建的知识库添加文档。 |\\n| info | 用于查看知识库或某个实验版本下的文档信息。 |\", \"score\": 0.075455405, \"published_date\": \"\"}], \"total_results\": 10}",
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"content": "{\"success\": true, \"summary\": \"🔍 搜索查询: 火山引擎 知识库 API RAG 企业级全模态知识问答服务\\n📅 搜索时间: 2025-11-14T13:56:30.600634\\n🎯 过滤条件: Topic: general\\n\\n📝 AI摘要:\\nThe VolcEngine platform provides an enterprise-level RAG knowledge question-answering service. It includes APIs for creating, updating, and managing knowledge bases. The service supports multimodal knowledge retrieval and question answering.\\n\\n---\\n\\n📊 搜索结果:\\n\\n1. 火山方舟 - 火山引擎\\n 🔗 https://www.volcengine.com/product/ark\\n 📄 PromptPilot\\n\\n轻松打造精准prompt，高效优化\\n\\n应用实验室\\n\\n多种开发方式，搭建企业级应用\\n\\n知识库\\n\\n企业级全模态知识问答 RAG 服务\\n\\n智能广场\\n\\n多种模态模型体验，开箱即用\\n\\n模型推理\\n\\n支持在线和批量推理，灵活适配\\n\\n模型定制\\n\\n支持模型精调、模型评测\\n\\nPromptPilot\\n\\n轻松打造精准prompt，高效优化\\n\\n应用实验室\\n\\n多种开发方式，搭建企业级应用\\n\\n知识库\\n...\\n\\n2. API 列表--火山方舟大模型服务平台\\n 🔗 https://www.volcengine.com/docs/82379/1511946\\n 📄 | 模块 | 接口 | 接口描述 |\\n --- \\n| 知识库 | create | 创建一个新的知识库。创建成功后，可以导入数据。 |\\n| update | 更新一个已创建的知识库信息。 |\\n| info | 查看知识库详情，根据知识库名称返回知识库的描述，以及知识库配置的实验版本详细信息。 |\\n| list | 查询某个账户下的所有知识库信息，默认按照知识库的创建时间从晚到早排序。 |\\n| de...\\n\\n3. 知识问答--火山方舟大模型服务平台\\n 🔗 https://www.volcengine.com/docs/82379/1415553\\n 📄 火山引擎官方文档中心，产品文档、快速入门、用户指南等内容，你关心的都在这里，包含火山引擎主要产品的使用手册、API或SDK手册、常见问题等必备资料，\\n\\n4. 火山方舟大模型服务平台\\n 🔗 https://www.volcengine.com/docs/82379\\n 📄 知识检索\\n\\n知识问答\\n\\n退订知识库\\n\\n文档管理\\n\\n导入文档\\n\\n标签配置\\n\\n删除文档\\n\\n切片管理\\n\\n新增切片\\n\\n编辑切片\\n\\n查阅切片\\n\\n删除切片\\n\\n知识服务管理\\n\\n创建知识服务\\n\\n知识服务管理\\n\\n知识库配额说明\\n\\nAPI参考\\n\\n签名鉴权与调用示例\\n\\nAPI 列表\\n\\nSDK参考\\n\\nPython SDK\\n\\n安装与初始化\\n\\n核心流程\\n\\nSDK 列表\\n\\n最佳实践\\n\\n稀疏+稠密向量混合检索\\n\\n文档图片检索生成...\\n\\n5. 从零搭建企业级RAG知识库问答系统 - 53AI\\n 🔗 https://www.53ai.com/news/RAG/2025070225089.html\\n 📄 企业级RAG知识库搭建指南：从数据准备到向量检索的完整实践方案。 核心内容： 1. RAG技术架构解析与核心价值 2. 数据预处理全流程：文档清洗、文本切分与\\n\\n6. 知识库多轮检索问答样例--向量数据库VikingDB-火山引擎\\n 🔗 https://www.volcengine.com/docs/82379/1399537\\n 📄 完成“对接指南“页面的注册账号、实名认证、AK/SK 密钥获取和签名获取，完成知识库的创建及文档上传后，可调用以下脚本实现知识库的一次完整检索问答\\n\\n7. 从RAG到Agent：LLM知识库问答系统的进阶之路与最佳实践\\n 🔗 https://www.betteryeah.com/blog/from-rag-to-agent-llm-knowledge-base-qa-evolution-and-best-practices\\n 📄 对比RAG系统，LLM知识库问答Agent在以下方面实现了显著提升：\\n\\n| 能力维度 | RAG系统 | LLMAgent |\\n --- \\n| 知识更新时效性 | 依赖人工审核，更新周期长（小时/天级） | 支持实时接入业务系统（如ERP、CRM），分钟级同步 |\\n| 对话连贯性 | 仅支持单轮或简单多轮（3轮内） | 记忆用户历史对话（支持10轮以上长对话） |\\n| 任务处理能力 | 仅能回答“...\\n\\n8. 【值得收藏】企业级RAG知识库构建全解析 - CSDN博客\\n 🔗 https://blog.csdn.net/EnjoyEDU/article/details/153689020\\n 📄 本文详细介绍了企业级RAG知识库构建的最佳实践与落地要点，涵盖文档清洗、切块策略、嵌入模型、向量库与检索策略等核心环节。文章针对多轮对话上下文\\n\\n9. 利用大语言模型与RAG 架构构建智能化Support Case 问答系统\\n 🔗 https://aws.amazon.com/cn/blogs/china/using-large-language-models-and-rag-architecture-to-build-an-intelligent-support-case-qa-system/\\n 📄 temperature=0.7 ) # 打印摘要 summary = response.choices.text.strip() print(summary) [...] 4.1 配置 RAG 模型 [...] ```\\n\\n10. 对话(Chat) API--火山方舟大模型服务平台\\n 🔗 https://www.volcengine.com/docs/82379/1298454\\n 📄 文档首页\\n/\\n火山方舟大模型服务平台\\n/\\nAPI 参考\\n/\\n对话(Chat) API\\n\\n对话(Chat) API\\n\\n最近更新时间：2025.10.29 19:36:46\\n首次发布时间：2025.03.25 18:34:30\\n\\n我的收藏\\n\\n有用\\n\\n有用\\n\\n无用\\n\\n无用\\n\\n文档反馈\\n\\n问问助手\\n\\n\\n\\nPOST \\n \\n\\n运行\\n\\n\\n本文介绍文本生成模型和视觉理解模型调用 API 的输入输出参数，供您使...\", \"filters\": {\"topic\": \"general\"}, \"query\": \"火山引擎 知识库 API RAG 企业级全模态知识问答服务\", \"results\": [{\"index\": 1, \"title\": \"火山方舟 - 火山引擎\", \"url\": \"https://www.volcengine.com/product/ark\", \"content\": \"PromptPilot\\n\\n轻松打造精准prompt，高效优化\\n\\n应用实验室\\n\\n多种开发方式，搭建企业级应用\\n\\n知识库\\n\\n企业级全模态知识问答 RAG 服务\\n\\n智能广场\\n\\n多种模态模型体验，开箱即用\\n\\n模型推理\\n\\n支持在线和批量推理，灵活适配\\n\\n模型定制\\n\\n支持模型精调、模型评测\\n\\nPromptPilot\\n\\n轻松打造精准prompt，高效优化\\n\\n应用实验室\\n\\n多种开发方式，搭建企业级应用\\n\\n知识库\\n\\n企业级全模态知识问答 RAG 服务\\n\\n极速体验模型\\n\\n体验超全模型，领取超大免费权益，每款豆包大语言提供50万Tokens免费额度，企业用户参与协作计划可获得500万Tokens免费额度\\n\\n立即体验\\n\\nAPI构建应用\\n\\n平台提供模型精调、推理、评测等全方位功能与服务，提供联网内容等丰富插件功能、知识库与智能体集成能力，保障企业级AI应用落地\\n\\n立即使用\\n\\n智能广场\\n\\n多种模态模型体验，开箱即用\\n\\n模型推理\\n\\n支持在线和批量推理，灵活适配\\n\\n模型定制\\n\\n支持模型精调、模型评测\\n\\nPromptPilot\\n\\n轻松打造精准prompt，高效优化\\n\\n应用实验室\\n\\n多种开发方式，搭建企业级应用 [...] 体验超全模型，领取超大免费权益，每款豆包大语言提供50万Tokens免费额度，企业用户参与协作计划可获得500万Tokens免费额度\\n\\n立即体验\\n\\nAPI构建应用\\n\\n平台提供模型精调、推理、评测等全方位功能与服务，提供联网内容等丰富插件功能、知识库与智能体集成能力，保障企业级AI应用落地\\n\\n立即使用\\n\\n智能广场\\n\\n多种模态模型体验，开箱即用\\n\\n模型推理\\n\\n支持在线和批量推理，灵活适配\\n\\n模型定制\\n\\n支持模型精调、模型评测\\n\\nPromptPilot\\n\\n轻松打造精准prompt，高效优化\\n\\n应用实验室\\n\\n多种开发方式，搭建企业级应用\\n\\n知识库\\n\\n企业级全模态知识问答 RAG 服务\\n\\n智能广场\\n\\n多种模态模型体验，开箱即用\\n\\n模型推理\\n\\n支持在线和批量推理，灵活适配\\n\\n模型定制\\n\\n支持模型精调、模型评测\\n\\nPromptPilot\\n\\n轻松打造精准prompt，高效优化\\n\\n应用实验室\\n\\n多种开发方式，搭建企业级应用\\n\\n知识库\\n\\n企业级全模态知识问答 RAG 服务\\n\\n智能广场\\n\\n多种模态模型体验，开箱即用\\n\\n模型推理\\n\\n支持在线和批量推理，灵活适配\\n\\n模型定制\\n\\n支持模型精调、模型评测 [...] 体验超全模型，领取超大免费权益，每款豆包大语言提供50万Tokens免费额度，企业用户参与协作计划可获得500万Tokens免费额度\\n\\n立即体验\\n\\nAPI构建应用\\n\\n平台提供模型精调、推理、评测等全方位功能与服务，提供联网内容等丰富插件功能、知识库与智能体集成能力，保障企业级AI应用落地\\n\\n立即使用\\n\\n智能广场\\n\\n多种模态模型体验，开箱即用\\n\\n模型推理\\n\\n支持在线和批量推理，灵活适配\\n\\n模型定制\\n\\n支持模型精调、模型评测\\n\\nPromptPilot\\n\\n轻松打造精准prompt，高效优化\\n\\n应用实验室\\n\\n多种开发方式，搭建企业级应用\\n\\n知识库\\n\\n企业级全模态知识问答 RAG 服务\\n\\n智能广场\\n\\n多种模态模型体验，开箱即用\\n\\n模型推理\\n\\n支持在线和批量推理，灵活适配\\n\\n模型定制\\n\\n支持模型精调、模型评测\\n\\nPromptPilot\\n\\n轻松打造精准prompt，高效优化\\n\\n应用实验室\\n\\n多种开发方式，搭建企业级应用\\n\\n知识库\\n\\n企业级全模态知识问答 RAG 服务\\n\\n智能广场\\n\\n多种模态模型体验，开箱即用\\n\\n模型推理\\n\\n支持在线和批量推理，灵活适配\\n\\n模型定制\\n\\n支持模型精调、模型评测\", \"score\": 0.8080827, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 2, \"title\": \"API 列表--火山方舟大模型服务平台\", \"url\": \"https://www.volcengine.com/docs/82379/1511946\", \"content\": \"| 模块 | 接口 | 接口描述 |\\n --- \\n| 知识库 | create | 创建一个新的知识库。创建成功后，可以导入数据。 |\\n| update | 更新一个已创建的知识库信息。 |\\n| info | 查看知识库详情，根据知识库名称返回知识库的描述，以及知识库配置的实验版本详细信息。 |\\n| list | 查询某个账户下的所有知识库信息，默认按照知识库的创建时间从晚到早排序。 |\\n| delete | 删除已创建的知识库。 |\\n| search（即将下线） | 基于一个已创建的知识库做在线检索。 |\\n| service\\\\_chat | 检索/问答一个已创建的知识服务。 |\\n| search\\\\_knowledge（新） | 基于一个已创建的知识库或某个实验版本进行语义检索 |\\n| chat\\\\_completions（新） | 基于多轮历史对话，使用大语言模型生成回答。 |\\n| 文档 | add | 向已创建的知识库添加文档。 |\\n| info | 用于查看知识库或某个实验版本下的文档信息。 | [...] 文档首页\\n/\\n火山方舟大模型服务平台\\n/\\n控制台功能\\n/\\n知识库\\n/\\nAPI参考\\n/\\nAPI 列表\\n\\nAPI 列表\\n\\n最近更新时间：2025.10.27 22:04:38\\n首次发布时间：2025.03.19 18:56:18\\n\\n我的收藏\\n\\n有用\\n\\n有用\\n\\n无用\\n\\n无用\\n\\n文档反馈\\n\\n问问助手\\n\\n## API 列表 [...] ## 相关文档\\n\\n知识库多轮检索问答样例\\n \\n知识库图文问答样例\\n \\n知识库输出图文混排样例\\n\\n签名鉴权与调用示例\\n安装与初始化\\n\\nAPI 列表\\n\\n业务咨询\", \"score\": 0.6172364, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 3, \"title\": \"知识问答--火山方舟大模型服务平台\", \"url\": \"https://www.volcengine.com/docs/82379/1415553\", \"content\": \"火山引擎官方文档中心，产品文档、快速入门、用户指南等内容，你关心的都在这里，包含火山引擎主要产品的使用手册、API或SDK手册、常见问题等必备资料，\", \"score\": 0.6122407, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 4, \"title\": \"火山方舟大模型服务平台\", \"url\": \"https://www.volcengine.com/docs/82379\", \"content\": \"知识检索\\n\\n知识问答\\n\\n退订知识库\\n\\n文档管理\\n\\n导入文档\\n\\n标签配置\\n\\n删除文档\\n\\n切片管理\\n\\n新增切片\\n\\n编辑切片\\n\\n查阅切片\\n\\n删除切片\\n\\n知识服务管理\\n\\n创建知识服务\\n\\n知识服务管理\\n\\n知识库配额说明\\n\\nAPI参考\\n\\n签名鉴权与调用示例\\n\\nAPI 列表\\n\\nSDK参考\\n\\nPython SDK\\n\\n安装与初始化\\n\\n核心流程\\n\\nSDK 列表\\n\\n最佳实践\\n\\n稀疏+稠密向量混合检索\\n\\n文档图片检索生成\\n\\n模型推理接入点保障 QPS\\n\\n更多最佳实践\\n\\n数据集\\n\\n数据集介绍\\n\\n共享数据集\\n\\n用量统计\\n\\n开通管理\\n\\n网络配置\\n\\nAPI Key 管理\\n\\n配额管理\\n\\n常见问题\\n\\n常见问题\\n\\n如何设置控制台登录保持时间\\n\\n相关协议\\n\\n火山方舟平台专用条款\\n\\n火山方舟平台免责声明和体验服务规则说明\\n\\n模型服务协议\\n\\n豆包模型服务协议\\n\\n月之暗面模型服务协议\\n\\n智谱AI模型服务协议\\n\\nPrompt优解服务使用规则和数据授权使用协议\\n\\n开源模型许可证\\n\\n模型备案\\n\\n客户应用上架指南-算法备案资质申请流程\\n\\n大模型备案说明(含算法备案及人工智能备案)\\n\\n协作奖励计划\\n\\n协作奖励计划规则和数据授权协议 [...] 火山方舟大模型服务平台-火山引擎\\n\\n API\\n\\n视频生成 API\\n\\n创建视频生成任务 API\\n\\n查询视频生成任务 API\\n\\n查询视频生成任务列表\\n\\n取消或删除视频生成任务\\n\\n向量化 API\\n\\n文本向量化 API\\n\\n图文向量化 API\\n\\n分词 API\\n\\n上下文缓存 API\\n\\n创建上下文缓存 API\\n\\n上下文缓存对话 API\\n\\n批量(Chat) API\\n\\n批量(Job) API\\n\\nCreateBatchInferenceJob - 创建批量推理任务\\n\\nListBatchInferenceJobs - 获取批量推理任务列表\\n\\nGetBatchInferenceJob - 获取批量推理任务\\n\\nUpdateBatchInferenceJob - 更新批量推理任务\\n\\nDeleteBatchInferenceJob - 删除批量推理任务\\n\\nStopBatchInferenceJob - 停止批量推理任务\\n\\nResumeBatchInferenceJob - 重启批量推理任务\\n\\n应用(Bot) API\\n\\n应用(bot) API\\n\\n联网插件 数据结构\\n\\n知识库插件 数据结构\\n\\n管理API Key [...] 语音模型\\n\\n模型精调\\n\\n创建模型精调任务\\n\\n查看并管理模型精调任务\\n\\n模型精调数据集格式说明\\n\\n精调错误码\\n\\n模型仓库\\n\\n模型仓库\\n\\n模型评测\\n\\n自动评测\\n\\n模型评测体系介绍\\n\\n创建模型评测任务\\n\\n评测数据集格式说明\\n\\n查看评测报告\\n\\n在线推理\\n\\n什么是推理接入点\\n\\n获取 Model ID（预置推理接入点）\\n\\n获取 Endpoint ID（创建自定义推理接入点）\\n\\n管理推理接入点\\n\\n安心体验模式细则说明\\n\\nTPM保障包\\n\\n模型单元\\n\\n批量推理\\n\\nPrompt 优解\\n\\nPrompt 优解概述\\n\\nPrompt 生成\\n\\nPrompt 调优\\n\\nPrompt 管理\\n\\n评分DSL\\n\\n应用实验室\\n\\n应用实验室\\n\\n零代码产品使用说明\\n\\n低代码产品使用说明\\n\\n高代码产品使用说明\\n\\n零代码应用操作指南\\n\\n高代码应用创建部署指南\\n\\n服务组件库\\n\\n计算器插件功能说明\\n\\n网页解析插件功能说明\\n\\n联网内容插件功能说明\\n\\n联网系列插件升级为联网内容插件说明及操作指南\\n\\n知识库插件功能说明\\n\\n知识库\\n\\n知识库功能说明\\n\\n知识库管理\\n\\n创建知识库\\n\\n编辑知识库\\n\\n查看知识库列表\\n\\n查看知识库详情\\n\\n删除知识库\", \"score\": 0.56920683, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 5, \"title\": \"从零搭建企业级RAG知识库问答系统 - 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"content": "基于搜索结果，我来为你总结火山引擎的RAG服务API和计费情况：\n\n## 火山引擎RAG服务API情况\n\n**是的，火山引擎确实提供了RAG服务相关的API**，主要通过其\"火山方舟\"大模型服务平台提供。\n\n### 主要RAG服务API包括：\n\n1. **知识库管理API**：\n - `create` - 创建知识库\n - `update` - 更新知识库信息\n - `info` - 查看知识库详情\n - `list` - 查询知识库列表\n - `delete` - 删除知识库\n\n2. **检索问答API**：\n - `search_knowledge` - 基于知识库进行语义检索\n - `chat_completions` - 基于多轮对话生成回答\n - `service_chat` - 检索/问答知识服务\n\n3. **文档管理API**：\n - `add` - 向知识库添加文档\n - `info` - 查看文档信息\n\n### 计费标准\n\n火山引擎的RAG服务采用**按量付费**模式，主要计费项包括：\n\n1. **模型推理费用**：\n - 输入token费用：约0.0008-0.004元/千token\n - 输出token费用：约0.008-0.016元/千token\n - 缓存命中token：约0.0008元/千token\n\n2. **具体模型价格示例**：\n - **DeepSeek-R1**：输入0.004元/千token，输出0.016元/千token\n - **豆包系列模型**：输入0.0008-0.002元/千token，输出0.008-0.016元/千token\n - **缓存存储**：约0.000017元/千token/小时\n\n3. **免费额度**：\n - 新用户注册可获得50万tokens免费额度\n - 企业用户参与协作计划可获得500万tokens免费额度\n\n### 特色功能\n\n- **企业级全模态知识问答**：支持文本、图片等多种模态\n- **上下文缓存**：支持缓存功能，降低重复查询成本\n- **多轮对话**：支持复杂的对话场景\n- **混合检索**：支持稀疏+稠密向量混合检索\n\n### 使用建议\n\n1. **成本控制**：合理利用缓存功能可以显著降低成本\n2. **免费试用**：建议先使用免费额度进行测试\n3. **模型选择**：根据具体需求选择合适的模型，不同模型价格差异较大\n\n你可以通过火山引擎官网的\"火山方舟\"平台获取更详细的API文档和最新的价格信息。",
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"content": "是的，你完全可以只使用RAG检索功能，然后自己处理返回的结果！\n\n根据火山引擎的API文档，你可以使用`search_knowledge`这个API接口，它专门用于**基于知识库进行语义检索**，返回相关的文档片段，但不会自动调用大模型生成回答。\n\n## 具体实现方式：\n\n### 1. 使用语义检索API\n```python\n# 调用search_knowledge接口\nPOST /api/knowledge/search_knowledge\n\n# 请求参数\n{\n \"knowledge_name\": \"你的知识库名称\",\n \"query\": \"你的检索问题\",\n \"top_k\": 5, # 返回最相关的5个结果\n \"score_threshold\": 0.7 # 相似度阈值\n}\n```\n\n### 2. 返回结果格式\nAPI会返回检索到的相关文档片段，包括：\n- 文档内容\n- 相似度分数\n- 文档元数据（如来源、页码等）\n- 原始文本块\n\n### 3. 你自己处理结果\n拿到这些检索结果后，你可以：\n- **自定义排序**：按照自己的算法重新排序\n- **过滤筛选**：根据业务规则过滤不符合条件的结果\n- **提取关键信息**：只提取你需要的特定字段\n- **整合处理**：将多个结果整合成你需要的格式\n- **后续处理**：对接你自己的下游系统或业务逻辑\n\n## 这样做的好处：\n\n✅ **成本更低**：只支付检索费用，不支付大模型生成费用 \n✅ **更灵活**：可以按照自己的业务逻辑处理结果 \n✅ **可定制**：可以调整检索参数和后续处理逻辑 \n✅ **性能更好**：少了大模型生成环节，响应更快 \n\n## 注意事项：\n\n- 确保你有足够的向量检索配额\n- 合理设置`top_k`参数，避免返回过多无用结果\n- 可以根据需要调整相似度阈值\n\n这种方式特别适合已经有自己的文本处理逻辑，或者只需要原始检索结果的场景。",
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Doc2X大模型对照双语 PDF 翻译 | 精准 PDF 翻译与公式布局还原\\n 🔗 https://noedgeai.com/pages/pdftranslate.html\\n 📄 # 大模型加持的双语对照PDF翻译，精准还原PDF内容与公式布局\\n\\nDoc2X集成多款AI大模型（GPT、Deepseek、GLM、Qwen、Yi-Lightning）， \\n为您提供学术级PDF双语对照翻译体验。保留公式、表格与文本排版， \\n超越谷歌、微软等传统机器翻译工具的质量与精度，轻松应对多语言知识传播与信息获取需求。\\n\\n## 功能亮点与核心优势 🌟\\n\\n 多种大模型翻译引擎：集成GPT、...\\n\\n6. 【免费下载】 《十年老硬件工程师吐血整理（PDF高清版）》：电子工程...\\n 🔗 https://blog.csdn.net/gitblog_06621/article/details/142575136\\n 📄 Sep 26, 2024 · 《十年老硬件工程师吐血整理（ PDF 高清版）》是一份不可多得的电子工程知识宝典，无论是初学者还是资深工程师，都能从中获得宝贵的知识财富。 立即 下载 这份 PDF文档 ，开启您的电子工程知识升级之旅，让这位十年经验的同行引导您步入电子世界的更深邃之\\n\\n7. RAG+ReAct 范式实战：打造思考型 知 识 库 的完整方案 - API易-帮助中心\\n 🔗 https://help.apiyi.com/rag-react-langchain-apiyi-integration.html\\n 📄 智能分块：根据文档结构和语义边界进行分块，而非简单的字符数分割\\n 元数据丰富：为每个文档片段添加丰富的元数据，如来源、日期、类别等\\n 多模型对比：测试不同嵌入模型的性能，选择最适合您特定领域的模型\\n 质量监控：建立向量质量评估机制，定期检查和优化\\n\\n### 2. 提示工程优化\\n\\n 结构化推理模板：设计包含明确思考步骤的提示模板\\n 角色定义：为AI设定明确的专业角色和职责\\n 引导词选择：使用”让我们...\\n\\n8. 一 文 搞懂 | 大模型为什么出现幻觉？ 从成因到缓解方案-安全KER...\\n 🔗 https://www.anquanke.com/post/id/309642\\n 📄 2025-10-10 09:35:34\\n ##### 为AI Agent行为立“规矩”——字节跳动提出Jeddak AgentArmor智能体安全框架\\n\\n 2025-09-28 13:43:32\\n ##### 教你打造一款AI安全助手 | 安全MCP的实践指南\\n\\n 2025-09-05 10:40:51\\n\\n### 相关文章\\n\\n ##### 开源！可信MCP，AICC机密计算新升级！\\n\\n 20...\\n\\n9. 欢迎来到 n8n 中 文 教程 | 简单易懂的现代魔法 - n8n 中 文 使用教程\\n 🔗 https://n8n.akashio.com/article/welcome\\n 📄 | | | | | | |\\n --- --- --- |\\n| 市面主流的低代码平台 | n8n | Coze | Zapier | ComfyUI | Dify.ai |\\n| 部署类型 | 私有化/云服务 | 云服务 | 云服务 | 私有化 | 私有化/云服务 |\\n| AI接入偏好 | 文字 | 文字 | 图/文 | 图片 | 图/文 |\\n| 第三方服务集成方式 | 半封装 | 全...\\n\\n10. Paper-Agent: 智能学术调研报告生成系统 - GitHub\\n 🔗 https://github.com/Tswoen/Paper-Agent\\n 📄 Paper-Agent 是一个面向科研人员和学生的智能论文检索与调研工具。该项目通过自然语言处理（NLP）、自动化搜索和知识库构建，帮助用户高效查找学术论文、分析文献内容，并进行论文调研。Paper-Agent 支持多平台集成、关键词搜索、自动分析、论文调研，提升了学术研究的效率。适用于论文写作、学术调研、科研项目管理等多种场景，是学术调研的理想助手。\\n\\n### Resources\\n\\n### Li...\", \"filters\": {\"topic\": \"general\"}, \"query\": \"专业文档 PDF 下载 技术手册 学术论文 知识库测试\", \"results\": [{\"index\": 1, \"title\": \"技术PDF下载-阿里云\", \"url\": \"https://www.aliyun.com/sswb/580880.html\", \"content\": \"May 2, 2017 · 阿里云为您提供 专业 及时的 技术PDF下载 的相关问题及解决方案,解决您最关心的 技术PDF下载 内容,并提供7x24小时售后支持,点击官网了解更多内容。\", \"score\": 0.47606868, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 2, \"title\": \"一种知识库测试方法及装置与流程 - X技术网\", \"url\": \"https://www.xjishu.com/zhuanli/55/202111433764.html\", \"content\": \"Feb 9, 2022 · 84.所述处理器，用于读取所述计算机可读指令或所述计算机程序，以使得所述设备实现所述的 知识库测试 方法。 85.本技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，包括指令或计算机程序，当其在计算机上运行时，使得计算机执行以上所述的 知识库测试 方法。\", \"score\": 0.41534993, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 3, \"title\": \"技术手册_北极星标准文库 - bjxwk.com\", \"url\": \"https://www.bjxwk.com/docs/c67-st2-vp2/p/1/\", \"content\": \"Mar 11, 2025 · 本版块提供各种 技术手册 免费 下载 ，以及最新高清原版 技术 资料分享。主要有：ASM HandBook、AWS WHB、ASNT SNT-TC等\", \"score\": 0.39768162, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 4, \"title\": \"从零构建AI知识库测试平台：文档解析与语义检索全链路实战-CSDN博客\", \"url\": \"https://blog.csdn.net/chengzi_beibei/article/details/150393384\", \"content\": \"当 测试 工程师遇上 知识库 构建 \\\"这份合同里的跨页表格， AI 能正确识别吗？\\\"——这已成为金融领域AI 测试 的典型场景。随着RAG（检索增强生成）架构的普及， 知识库 构建质量直接决定了大模型应用的可靠性。本文将深入解析从文档解析到语义检索的全链路 测试 方法论，带你掌握AI 知识库测试 的核心\", \"score\": 0.3564248, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 5, \"title\": \"Doc2X大模型对照双语 PDF 翻译 | 精准 PDF 翻译与公式布局还原\", \"url\": \"https://noedgeai.com/pages/pdftranslate.html\", \"content\": \"# 大模型加持的双语对照PDF翻译，精准还原PDF内容与公式布局\\n\\nDoc2X集成多款AI大模型（GPT、Deepseek、GLM、Qwen、Yi-Lightning）， \\n为您提供学术级PDF双语对照翻译体验。保留公式、表格与文本排版， \\n超越谷歌、微软等传统机器翻译工具的质量与精度，轻松应对多语言知识传播与信息获取需求。\\n\\n## 功能亮点与核心优势 🌟\\n\\n 多种大模型翻译引擎：集成GPT、Deepseek、GLM、Qwen、Yi-Lightning等模型，对照输出多版本翻译结果，确保选择最优译文。\\n 双语对照与双向跳转：提供原文与译文并行展示，一键跳转查看对应段落，提升理解与校对效率。\\n 保留公式与布局格式：区别于谷歌翻译、微软翻译等传统机器翻译，Doc2X在处理PDF时可还原公式、表格结构，确保精准表达。\\n 适应专业术语与学术场景：针对学术论文、技术手册、研究报告与教育资料的专业术语翻译更准确，有助于跨语言学术交流。\\n 快速批量翻译：支持多页PDF及批量文档的快速翻译处理，大幅提升工作与学习效率。\\n\\n## 多种大模型对照：挑选最佳译文\\n\\n### GPT翻译 [...] 公式还原：对数学公式、化学方程与物理符号进行识别与保留，翻译后仍保持专业化排版。\\n 结构化保留：保持多栏布局、表格与图示位置，让译文不仅正确，而且清晰。\\n 语境化理解：大模型对文本上下文的深入理解，让术语翻译更精准，避免生硬直译。\\n 提高信息再利用度：对学术论文、专业报告的翻译结果能直接用于继续研究、编辑与出版。\\n\\n## 丰富应用场景与价值增长\\n\\nDoc2X大模型翻译助力各行各业更高效地获取跨语言信息：\\n\\n### 学术研究\\n\\n翻译国外学术论文、期刊与参考文献，加速研究进展，拓宽学术视野，让科研人员轻松掌握国际前沿成果。\\n\\n### 跨国企业交流\\n\\n翻译产品说明、商业报告、市场分析资料，搭建企业国际合作桥梁，快速获取海外信息。\\n\\n### 教育与出版\\n\\n将教学资料、国际期刊、外版教材翻译为母语文本，助力学生与教师轻松获取全球优质教育资源。\\n\\n### 技术文档与开发资料\\n\\n翻译API文档、产品手册、技术白皮书，方便本地化研发团队快速理解国际标准与技术规范。\\n\\n### 在线学习与知识共享\\n\\n将外语培训资料、在线课程内容本地化，满足全球化教育与知识共享趋势。\\n\\n### 媒体与信息传播 [...] 行业领先的大语言模型，擅长自然语言理解与生成，高度流畅与贴近母语表达，适用通用文本与创意性内容翻译。\\n\\n### Deepseek翻译\\n\\n精于精确对齐与语义保留，适用于法律、学术和技术文档的严谨翻译，确保关键术语与数据准确传递。\\n\\n### GLM翻译\\n\\n注重上下文理解，对长文本与多段落PDF有出色的解析能力，有助于复杂结构文档的整体理解与译出。\\n\\n### Qwen翻译\\n\\n着重多语言优化，可在多种语言对之间来回转换，适合国际合作、跨语种交流与多语言文献汇编。\\n\\n### Yi-Lightning翻译\\n\\n凭借轻量级模型结构，支持快速响应与轻量计算资源需求，为本地化部署与高效处理提供支持。\\n\\n### 双语对照与双向跳转\\n\\n对译文进行双语并行展示，一键点击即可在原文与译文之间跳转，精确查找对应段落，有效提升翻译校对与审阅效率。\\n\\n## 超越传统机器翻译：精准还原PDF与公式\\n\\n与谷歌翻译、微软翻译等传统工具相比，Doc2X更注重文档的整体理解与格式还原。我们不仅处理纯文本，还能识别并保留PDF中的公式、表格、图示与页眉页脚，使翻译后的文档更接近原文结构：\", \"score\": 0.23033102, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 6, \"title\": \"【免费下载】 《十年老硬件工程师吐血整理（PDF高清版）》：电子工程...\", \"url\": \"https://blog.csdn.net/gitblog_06621/article/details/142575136\", \"content\": \"Sep 26, 2024 · 《十年老硬件工程师吐血整理（ PDF 高清版）》是一份不可多得的电子工程知识宝典，无论是初学者还是资深工程师，都能从中获得宝贵的知识财富。 立即 下载 这份 PDF文档 ，开启您的电子工程知识升级之旅，让这位十年经验的同行引导您步入电子世界的更深邃之\", \"score\": 0.21354152, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 7, \"title\": \"RAG+ReAct 范式实战：打造思考型 知 识 库 的完整方案 - API易-帮助中心\", \"url\": \"https://help.apiyi.com/rag-react-langchain-apiyi-integration.html\", \"content\": \"智能分块：根据文档结构和语义边界进行分块，而非简单的字符数分割\\n 元数据丰富：为每个文档片段添加丰富的元数据，如来源、日期、类别等\\n 多模型对比：测试不同嵌入模型的性能，选择最适合您特定领域的模型\\n 质量监控：建立向量质量评估机制，定期检查和优化\\n\\n### 2. 提示工程优化\\n\\n 结构化推理模板：设计包含明确思考步骤的提示模板\\n 角色定义：为AI设定明确的专业角色和职责\\n 引导词选择：使用”让我们一步步思考”等引导词促进深度推理\\n 平衡指令：在详尽分析和简洁回答之间找到平衡\\n\\n### 3. 系统集成与部署\\n\\n 逐步实施：先构建基础RAG，再添加ReAct能力\\n A/B测试：对比不同模型和策略组合的性能\\n 监控机制：建立全面的性能监控和异常检测\\n 用户反馈循环：收集用户反馈并持续优化系统\\n\\n### 4. 经济高效的模型使用策略\\n\\n 分层模型应用：简单查询使用轻量级模型，复杂推理使用高端模型\\n 结果缓存：对频繁查询的结果实施缓存策略\\n 批处理优化：适当时合并请求进行批处理\\n API易动态切换：根据任务需求灵活切换不同模型，优化成本\\n\\n## 总结：RAG+ReAct范式的未来展望 [...] 1. 初步思考：\\n 分析问题，识别关键概念：专利侵权、药物递送系统、材料替换、类似判例\\n 确定需要检索的信息类型：专利法关于侵权的定义、材料替换相关法律原则、药物递送系统专利的判例\\n2. 第一轮检索（行动）：\\n 从知识库中检索专利法关于侵权的基本定义\\n 检索”等同原则”(Doctrine of Equivalents)相关信息\\n 检索药物递送系统专利相关判例\\n3. 中间推理（观察与思考）：\\n 分析检索结果，发现需要更具体的药物专利判例\\n 确定等同原则可能适用，但需要更多相关规则\\n4. 第二轮检索（新的行动）：\\n 针对性检索药物专利中聚合物替换的判例\\n 检索关于等同原则”三因素测试”的详细信息\\n 检索制药领域专利侵权的特殊考量\\n5. 综合分析与最终回答：\\n 整合所有检索信息，应用等同原则进行分析\\n 对比用户案例与历史判例的相似性与差异\\n 提供法律分析和可能的辩护策略\\n 清晰标注推理过程和参考依据\\n\\n### 最终系统回答（简化版） [...] 1. 深度推理能力：能处理需要逻辑推理和多步骤思考的复杂问题\\n2. 自适应检索：能根据初步分析调整检索策略，提高相关信息获取率\\n3. 质量自评估：能判断回答的完整性和可靠性，必要时寻求更多信息\\n4. 透明的思考过程：用户可以看到系统的推理过程，增强可解释性\\n5. 减少幻觉：通过多轮检索和验证，显著降低”幻觉”问题\\n\\n## 真实场景案例：法律顾问的智能助手\\n\\n为了具体展示RAG+ReAct的强大能力，我们以一个法律顾问系统为例。该系统需要处理复杂的法律咨询，分析相关法规和判例，并提供专业建议。\\n\\n### 场景描述\\n\\n王律师是一家律所的知识产权专家，经常需要处理涉及专利侵权的案件。传统知识库系统在以下方面无法满足他的需求：\\n\\n1. 专利案件常常涉及多个法律条款、行业规范和历史判例\\n2. 不同判例之间可能存在微妙的差异需要对比分析\\n3. 有时需要结合技术细节和法律原则进行推理\\n4. 案件分析过程需要记录推理路径，以便后续使用\\n\\n使用RAG+ReAct范式的知识库系统可以极大改善这一工作流程：\\n\\n### 用户查询示例\", \"score\": 0.16885726, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 8, \"title\": \"一 文 搞懂 | 大模型为什么出现幻觉？ 从成因到缓解方案-安全KER...\", \"url\": \"https://www.anquanke.com/post/id/309642\", \"content\": \"2025-10-10 09:35:34\\n ##### 为AI Agent行为立“规矩”——字节跳动提出Jeddak AgentArmor智能体安全框架\\n\\n 2025-09-28 13:43:32\\n ##### 教你打造一款AI安全助手 | 安全MCP的实践指南\\n\\n 2025-09-05 10:40:51\\n\\n### 相关文章\\n\\n ##### 开源！可信MCP，AICC机密计算新升级！\\n\\n 2025-10-31 11:27:13\\n ##### 打造可信AI Agent：如何让智能体不跑偏、不越界，安全又靠谱\\n\\n 2025-10-23 18:25:38\\n ##### 22岁主谋落网！00后黑客组建的DDoS僵尸网络帝国RapperBot被彻底取缔\\n\\n 2025-10-17 14:19:10\\n ##### MCP 安全“体检” | 基于 AI 驱动的 MCP 安全扫描系统\\n\\n 2025-10-10 09:35:34\\n\\n### 热门推荐\\n\\n 2.1 幻觉成因\\n 2.2 幻觉分类\\n 3.1 检索增强生成\\n 3.2 后验幻觉检测\\n 3.3 火山的实践 [...] 大模型通常存在知识边界，单纯依赖其训练期间学习到的“参数记忆”可能导致模型在面对最新或特定领域的信息时产生幻觉。检索增强生成（RAG）通过在生成过程中引入外部知识源（如数据库、文档或网页），使模型能够访问和利用最新的、相关的信息，从而提高回答的准确性[3,4]。例如，企业可以将其内部政策文档作为RAG的知识库，使得AI在回答相关问题时能够引用这些文档，提供更准确的回答。\\n\\n通俗来说，RAG 技术将LLM问答从“闭卷考试”更改为“开卷考试”，模型的角色从知识源转变为对检索知识的分析者，只需从中找到相应答案并进行总结以简洁地回答用户的问题。这种方法显著提高了回答的准确性和时效性，尤其适用于需要最新信息或特定领域知识的场景。\\n\\n## 3.2 后验幻觉检测\\n\\n尽管RAG在缓解幻觉方面具有显著优势，但它并非万能，幻觉问题仍可能发生。如果检索到的信息存在冲突、与查询无关或者部分信息缺失，都可能会导致模型生成不准确的回答。即使引入了外部知识，模型仍可能在理解或生成过程中产生幻觉，特别是在面对复杂或模糊的问题时。因此后验幻觉检测机制也不可或缺。\\n\\n3.2.1 白盒方案 [...] 本文翻译自 原文链接。如若转载请注明出处。\\n\\n商务合作，文章发布请联系 anquanke@360.cn\\n\\n本文由火山引擎云安全原创发布\\n\\n转载，请参考转载声明，注明出处： \\n\\n安全KER - 有思想的安全新媒体\\n\\n本文转载自:\\n\\n如若转载,请注明出处：\\n\\n安全KER - 有思想的安全新媒体\\n\\n分享到：\\n\\n 大模型安全\\n 模型幻觉\\n 幻觉缓解\\n\\n+15赞\\n\\n收藏\\n\\n火山引擎云安全\\n\\n分享到：\\n\\n## 发表评论\\n\\n您还未登录，请先登录。\\n\\n登录\\n\\n火山引擎云安全\\n\\n火山引擎云安全产品是字节跳动旗下的企业级安全技术服务产品\\n\\n 文章\\n 43\\n\\n 粉丝\\n 4\\n\\n### TA的文章\\n\\n ##### 开源！可信MCP，AICC机密计算新升级！\\n\\n 2025-10-31 11:27:13\\n ##### 打造可信AI Agent：如何让智能体不跑偏、不越界，安全又靠谱\\n\\n 2025-10-23 18:25:38\\n ##### MCP 安全“体检” | 基于 AI 驱动的 MCP 安全扫描系统\", \"score\": 0.094418734, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 9, \"title\": \"欢迎来到 n8n 中 文 教程 | 简单易懂的现代魔法 - n8n 中 文 使用教程\", \"url\": \"https://n8n.akashio.com/article/welcome\", \"content\": \"| | | | | | |\\n --- --- --- |\\n| 市面主流的低代码平台 | n8n | Coze | Zapier | ComfyUI | Dify.ai |\\n| 部署类型 | 私有化/云服务 | 云服务 | 云服务 | 私有化 | 私有化/云服务 |\\n| AI接入偏好 | 文字 | 文字 | 图/文 | 图片 | 图/文 |\\n| 第三方服务集成方式 | 半封装 | 全封装 | 全封装 | 半封装 | 半封装 |\\n| 集成数量 | 1007 | 375 | 7317 | / | 40 |\\n| AI调用方式 | BYOK | 套餐 | BYOK | BYOK | BYOK/套餐 |\\n| 云服务起始价 | 0 元/157 元 | 套餐 | 144 元 | / | 0 元/427 元 |\\n\\n BYOK：英文全称为Bring Your Own Key，自己掌管密钥。意思就是，你要自备各类需要调用服务的 API Key，也就是自己花钱去别的平台买 API 用量的意思。\\n\\n#### n8n 的主要优势\\n\\n部署简单 [...] 一个中文 n8n 学习社区\\n\\n🧙 欢迎来到 n8n 中文教程\\n\\n❤️ 支持 n8n 中文教程发展\\n\\n🚢 选择适合的 n8n 安装部署方式\\n\\n💻 如何在本机部署/安装 n8n\\n\\n☁️ 如何在服务器部署/安装 n8n\\n\\n🗃️ 熟悉 n8n 的界面\\n\\n1️⃣ 制作你的第一个 n8n\\n\\n🔰 制作第一个与大模型配合的 n8n 程序\\n\\n💵 n8n 收费吗？（不同版本对比）\\n\\n现代魔法编程思想\\n\\n👾 学习低代码的正确思路\\n\\n🧪 学会单步调试与撰写测试用例\\n\\nn8n 使用教程\\n\\n🔎 从原始需求找到适合自己的节点\\n\\n🔐 保障私有部署环境安全的基本操作\\n\\n🤴 注册你的社区版以获得更多功能\\n\\n🔂 常用的逻辑（条件、循环等）节点详细介绍\\n\\n🌟 AI节点详细介绍\\n\\n🆓 半开放式节点（Code/HTTP Request）详细介绍\\n\\n🇨🇳 n8n如何接入国产大模型？\\n\\n📤 n8n内建变量与方法\\n\\nn8n 中如何使用 MCP（模型上下文协议）？\\n\\n🐍 如何在 n8n 中安装/使用第三方 Python 库？\\n\\nn8n 实战案例\\n\\n📕 基于 RSS 的阅读分流器\\n\\n🍔 获取中国哪些县城有麦当劳 [...] 💻 如何在本机部署/安装 n8n\\n\\n☁️ 如何在服务器部署/安装 n8n\\n\\n🗃️ 熟悉 n8n 的界面\\n\\n1️⃣ 制作你的第一个 n8n\\n\\n🔰 制作第一个与大模型配合的 n8n 程序\\n\\n💵 n8n 收费吗？（不同版本对比）\\n\\n现代魔法编程思想\\n\\n👾 学习低代码的正确思路\\n\\n🧪 学会单步调试与撰写测试用例\\n\\nn8n 使用教程\\n\\n🔎 从原始需求找到适合自己的节点\\n\\n🔐 保障私有部署环境安全的基本操作\\n\\n🤴 注册你的社区版以获得更多功能\\n\\n🔂 常用的逻辑（条件、循环等）节点详细介绍\\n\\n🌟 AI节点详细介绍\\n\\n🆓 半开放式节点（Code/HTTP Request）详细介绍\\n\\n🇨🇳 n8n如何接入国产大模型？\\n\\n📤 n8n内建变量与方法\\n\\nn8n 中如何使用 MCP（模型上下文协议）？\\n\\n🐍 如何在 n8n 中安装/使用第三方 Python 库？\\n\\nn8n 实战案例\\n\\n📕 基于 RSS 的阅读分流器\\n\\n🍔 获取中国哪些县城有麦当劳\\n\\n🔂 如何实现一个 n\\\\m 循环？\\n\\n🎵 将抖音短视频一键收藏到 Notion，建立知识管理系统\\n\\n如何用 n8n 做一个 Telegram 机器人？\", \"score\": 0.0901973, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 10, \"title\": \"Paper-Agent: 智能学术调研报告生成系统 - GitHub\", \"url\": \"https://github.com/Tswoen/Paper-Agent\", \"content\": \"Paper-Agent 是一个面向科研人员和学生的智能论文检索与调研工具。该项目通过自然语言处理（NLP）、自动化搜索和知识库构建，帮助用户高效查找学术论文、分析文献内容，并进行论文调研。Paper-Agent 支持多平台集成、关键词搜索、自动分析、论文调研，提升了学术研究的效率。适用于论文写作、学术调研、科研项目管理等多种场景，是学术调研的理想助手。\\n\\n### Resources\\n\\n### License\\n\\n### Uh oh!\\n\\nThere was an error while loading. 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Please reload this page.\\n\\n### Stars\\n\\n### Watchers\\n\\n### Forks\\n\\n## Releases\\n\\n## Packages 0\\n\\n## Languages\\n\\n## Footer\\n\\n### Footer navigation [...] │ │ └── papers/ # 论文存储目录\\n│ │\\n│ └── utils/ # 工具函数\\n│ └── log_utils.py # 日志工具\\n│\\n├── test/ # 测试目录\\n│ ├── test_analyseAgent.py # 分析智能体测试\\n│ ├── test_readingAgent.py # 阅读智能体测试\\n│ ├── test_searchAgent.py # 搜索智能体测试\\n│ ├── test_writingAgent.py # 写作智能体测试\\n│ └── test_workflow.py # 工作流测试\\n│\\n├── web/ # 前端目录\\n│ ├── index.html # 前端入口页面\\n│ ├── package.json # 前端依赖配置\\n│ ├── src/ # 前端源代码\\n│ └── vite.config.js # Vite配置\\n│\\n├── data/ # 数据存储目录\\n└── output/ # 输出目录\\n└── log/ # 日志输出目录` [...] ## Navigation Menu\\n\\n# Search code, repositories, users, issues, pull requests...\\n\\n# Provide feedback\\n\\nWe read every piece of feedback, and take your input very seriously.\\n\\n# Saved searches\\n\\n## Use saved searches to filter your results more quickly\\n\\nTo see all available qualifiers, see our documentation.\\n\\nPaper-Agent 是一个面向科研人员和学生的智能论文检索与调研工具。该项目通过自然语言处理（NLP）、自动化搜索和知识库构建，帮助用户高效查找学术论文、分析文献内容，并进行论文调研。Paper-Agent 支持多平台集成、关键词搜索、自动分析、论文调研，提升了学术研究的效率。适用于论文写作、学术调研、科研项目管理等多种场景，是学术调研的理想助手。\\n\\n### License\", \"score\": 0.0895264, \"published_date\": \"\"}], \"total_results\": 10}",
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EdisonLeeeee/Awesome-Learning-Resource - GitHub\\n 🔗 https://github.com/EdisonLeeeee/Awesome-Learning-Resource\\n 📄 penrose：卡内基梅隆大学开发的一款新工具，你只需要描述一些数学关系或输入数学表达式，该软件就能自动帮你画图，从而将抽象的数学公式转化为直观的图。GitHub:star:3k，论文地址\\n Essentials of Mathematical Methods：这个开源项目是基于深度学习，机器学习以及数据建模的数学笔记。1800 页，33 章数学方法精要笔记。推荐等级：:heart::heart:...\\n\\n4. 开源项目`trending_arxiv` 使用教程原创 - CSDN博客\\n 🔗 https://blog.csdn.net/gitblog_00756/article/details/141546439\\n 📄 trending_arxiv 是一个用于分析和可视化arXiv上热门论文趋势的开源项目。该项目通过抓取arXiv的数据，提供了一个简单易用的接口来查看和分析最新的科研趋势\\n\\n5. 工具| 使用arXiv API + Github Actions 实现每天自动获取arXiv论文摘要\\n 🔗 https://blog.csdn.net/I_love_hesper/article/details/120962106\\n 📄 接下来的脚本 daily_arxiv.py 将实现从 arXiv 获取关于 SLAM 的论文，并将论文的发布时间、论文名、作者以及代码等信息制作成 Markdown 表格并写为 README.\\n\\n6. Zread：GitHub项目AI解读工具_AI学习研究 - AiTop100\\n 🔗 https://www.aitop100.cn/tools/zread\\n 📄 首页\\n AI工具集\\n 详情\\n AI学习研究\\n\\n 3759\\n 0\\n 0\\n\\n上周最热排名：150相关资讯文章：3\\n\\nZread是智谱AI专为开发者设计的AI源码解读工具即GitHub项目AI解读工具，它通过结构化代码分析与深度知识萃取技术，将GitHub项目转化为逻辑清晰、可读性强的项目手册，核心功能是“一键生成文档”与“代码智能解读”，旨在帮助开发者快速掌握开源项目的核心知识与方法论。\\n\\n工具标签：...\\n\\n7. yaoqs/Scholar: Scientific/Academic/Scholarly Research. 科研学术\\n 🔗 https://github.com/yaoqs/Scholar\\n 📄 | Name | | Name | Last commit message | Last commit date |\\n --- --- \\n| Latest commit History40 Commits | | |\\n| .github | | .github | | |\\n| 50\\\\_Steps\\\\_to\\\\_Improving\\\\_Your\\\\_Academic\\\\_Writ.pdf | | 5...\\n\\n8. andrew/ultimate-awesome - GitHub\\n 🔗 https://github.com/andrew/ultimate-awesome\\n 📄 awesome-vue - Vue相关开源项目库汇总 .\\n awesome-network-js - A 🎩 list of network layer resources written pure JS.\\n hyperawesome - A curated list of awesome projects built with Hyperapp + more.\\n awesome-nodejs-c...\\n\\n9. My Collection of Repos | MyCollection - GitHub Pages\\n 🔗 https://lartpang.github.io/MyCollection/\\n 📄 # MyCollection\\n\\n:walking: 记录一些学习生活中的收集\\n\\n# My Collection of Repos\\n\\nNOTE: 后续更新可见，在语雀上写文档还是容易些。\\n\\nimage\\n\\nimage\\n\\n## 声明\\n\\n由于几篇文章写的内容对于本人而言非常有用，但是为了防止原作“消失”的情况，这里将其进行了打印，保存成了pdf，存放在这里的`GoodArticle`文件夹中，如果原作者觉...\\n\\n10. ip2location/uhub-awesome-python - GitHub\\n 🔗 https://github.com/ip2location/uhub-awesome-python\\n 📄 There was an error while loading. 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[...] ### 3. 解析论文内容\\n\\n`parse_paper_content`\\n`input`\\n`paperInfo`\\n\\n### 4. 获取AI领域最新论文\\n\\n`get_recent_ai_papers`\\n\\n## 使用流程示例\\n\\n`search_arxiv`\\n`get_recent_ai_papers`\\n`get_arxiv_pdf_url`\\n`parse_paper_content`\\n\\n## 开发指南\\n\\n### 本地开发\\n\\n### 项目结构\\n\\n`arxiv-paper-mcp/\\n├── src/\\n│ └── index.ts # 主服务器文件\\n├── build/ # 编译输出目录\\n├── package.json # 项目配置\\n├── tsconfig.json # TypeScript 配置\\n├── README.md # 项目说明\\n└── LICENSE # 许可证`\\n\\n## 技术栈\\n\\n## 故障排除\\n\\n### 常见问题\\n\\n论文搜索失败\\n\\n`错误：搜索失败\\n解决：检查网络连接，确保搜索关键词正确`\\n\\nPDF解析失败 [...] # ArXiv Paper MCP\\n\\n一个基于 arXiv 的论文检索与内容解析工具。支持 Model Context Protocol (MCP) 标准，提供论文搜索、PDF链接获取和内容解析功能。\\n\\n## 功能特性\\n\\n## 安装使用\\n\\n### NPX 方式（推荐）\\n\\n### 全局安装\\n\\n## MCP 客户端配置\\n\\n### Claude Desktop 配置\\n\\n在 Claude Desktop 的配置文件中添加：\\n\\n配置文件位置：\\n\\n`~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json`\\n`%APPDATA%\\\\Claude\\\\claude_desktop_config.json`\\n\\n### 其他 MCP 客户端\\n\\n对于其他支持 MCP 的客户端，请参考其文档配置 stdio 传输方式。\\n\\n## 可用工具与参数\\n\\n### 1. 搜索论文\\n\\n`search_arxiv`\\n`query`\\n`maxResults`\\n\\n### 2. 获取PDF下载链接\\n\\n`get_arxiv_pdf_url`\\n`input`\", \"score\": 0.55478466, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 2, \"title\": \"坚持分享GitHub 上高质量、有趣实用的开源技术教程、开发者工具 ...\", \"url\": \"https://github.com/EdisonYu97/GitHubTools\", \"content\": \"| 《2021 年优质 AI 论文整理》 | designstripe 的首席 AI 研究科学家在 GitHub 开源的，里面摘选的论文，主要探讨图像合成、AI 未来发展方向、海洋垃圾自动检测、人脸生成的真实性、增强现实在游戏中的应用等内容。 | |\\n| Tech Interview Cheat Sheet | 一份开源的技术面试清单速查表，主要收录了数据结构与算法的常见面试技术点。 | |\\n| LeetCode company wise | 一名卡内基梅隆大学硕士生开源的 GitHub 项目，把众多知名大厂的 LeetCode 题目整合到一起，并打包成了 PDF，便于大家学习。 | |\\n| 42\\\\_CheatSheet | 一份开源的编程速查表，里面列举了新手开发者的常犯错误、软件编码指南、程序员开发工具配置、计算机编程学习资源（C 语言、算法、网络、黑客与安全）等内容。 | |\\n| Docker Cheat Sheet | 一份 Docker 速查表，可直接下载 PDF。 | | [...] | 《代码安全指南》 | 腾讯开发人员在 GitHub 上开源的《代码安全指南》，旨在梳理 API 层面的风险点并提供详实可行的安全编码方案。包含 C/C++、JavaScript、Node、Go、Java、Python 等多个不同编程语言版本。 | |\\n| 《图解 React 源码系列》 | 作者将通过大量配图，把 react 原理表述清楚。主要包含 React 基础概念、运行核心、数据管理、交互、高频算法等内容。 | |\\n| 《The Machine & Deep Learning Compendium》 | 国外工程师 Ori Cohen 在 GitHub 上开源了一个开放式知识共享项目，里面主要整理了其过去 4 年撰写的机器学习与深度学习纲要，共 500 个主题，覆盖机器学习算法、统计、特征选择和工程技术、深度学习、NLP、时间序列、计算机视觉等分类。 | |\\n| any-rule | 正则大全， 收录了 70+ 条常用正则表达式，支持 web /vscode/idea / Alfred Workflow 等多个平台。 | | [...] | 《前端内参》 | 一本开源的前端技术书籍，该书共有 11 章，覆盖了技术面试、JavaScript 特性解析、数据结构与算法、主流框架、开发工具、编程范式、设计原则与编程范式等内容。 | |\\n| 《30 天精通 Git 版本管理》 | 一份开源的 Git 教程，主要介绍 Git 的一些常用操作，以及日常工作中实际应用场景讲解。 | |\\n| 《C++ 11 全套设计模式》 | 一份开源技术资料，里面包含了工厂方法模型、单例模式、策略模式、观察者模式等 23 种模式的常见用法。 | |\\n| 《计算机安全和互联网》 | 一本免费开放的计算机书籍，主要讲解计算机安全概念与基本原则、身份验证协议、操作系统安全和访问控制、Web 与浏览器安全、软件漏洞利用与提权等内容。 | |\\n| 《从零打造一台属于你的数控机床》 | 来自瑞典的工程师 Max Fischer 在 GitHub 开源了一份技术教程，在该教程中，作者将手把手教你如何自制一台自动化数控机床，里面包含完整的物料清单、3D 打印部件、硬件及软件的安装说明等内容 | |\", \"score\": 0.5510187, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 3, \"title\": \"EdisonLeeeee/Awesome-Learning-Resource - GitHub\", \"url\": \"https://github.com/EdisonLeeeee/Awesome-Learning-Resource\", \"content\": \"penrose：卡内基梅隆大学开发的一款新工具，你只需要描述一些数学关系或输入数学表达式，该软件就能自动帮你画图，从而将抽象的数学公式转化为直观的图。GitHub:star:3k，论文地址\\n Essentials of Mathematical Methods：这个开源项目是基于深度学习，机器学习以及数据建模的数学笔记。1800 页，33 章数学方法精要笔记。推荐等级：:heart::heart::heart:！ [...] onedev：OneDev 是一个开源的一体化的 DevOps 平台，一款简单易用的 GitLab 替代品。GitHub:star:3.2k\\n GitHub漫游指南：关于如何在Github上如何构建一个好的项目。、研究用户的行为、找到一些感兴趣项目的指南。推荐等级：:heart::heart::heart:！\\n Github Trending Repos：通过GitHub本地通知，跟踪你喜欢的编程语言的GitHub趋势库，GitHub:star:2k。推荐等级：:heart::heart::heart:！\\n GitHub 帮助：GitHub官方中文帮助文档，全球最大的开源网站GitHub是每个程序员必须接触的，学习它的使用百利而无一害，同时也适合学习Git\\n GitHub Help：GitHub官方英文帮助文档，由于中文文档是从英文文档翻译而来，可能有些内容不是最新，英语好的人应该看英文文档，才能实时获取最新内容\\n GitHub README [...] GitHub Protips: Tips, tricks, hacks, and secrets from Lee Reilly：GitHub 使用提示、技巧、黑科技和秘密\\n MkDocs：可用于快速创建项目文档的开源神器：MkDocs。该项目创建自 2014 年，目前 GitHub 上参与维护开发，给项目提交贡献的开发者，共有 100 多名，这款工具希望能帮助开发者以更加快速、便捷的方式来创建项目文档，并为其生成更加简洁直观的静态站点。开发者还贴心的针对国内开发者提供了中文文档。GitHub:star:10.1k。推荐等级：:heart::heart::heart::heart:！\\n GitHub Cli：GitHub 官方新发布了新命令行工具「GitHub CLI」，该工具能无缝对接 GitHub，把 GitHub 的操作体验，都搬到命令行中。开源地址，目前GitHub:star:5k+。\\n Codespaces：Github 最新推出的 Codespaces ，可以实现基于 VS Code 的云端代码编译和实时开发。\", \"score\": 0.37456247, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 4, \"title\": \"开源项目`trending_arxiv` 使用教程原创 - CSDN博客\", \"url\": \"https://blog.csdn.net/gitblog_00756/article/details/141546439\", \"content\": \"trending_arxiv 是一个用于分析和可视化arXiv上热门论文趋势的开源项目。该项目通过抓取arXiv的数据，提供了一个简单易用的接口来查看和分析最新的科研趋势\", \"score\": 0.28697833, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 5, \"title\": \"工具| 使用arXiv API + Github Actions 实现每天自动获取arXiv论文摘要\", \"url\": \"https://blog.csdn.net/I_love_hesper/article/details/120962106\", \"content\": \"接下来的脚本 daily_arxiv.py 将实现从 arXiv 获取关于 SLAM 的论文，并将论文的发布时间、论文名、作者以及代码等信息制作成 Markdown 表格并写为 README.\", \"score\": 0.2594858, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 6, \"title\": \"Zread：GitHub项目AI解读工具_AI学习研究 - AiTop100\", \"url\": \"https://www.aitop100.cn/tools/zread\", \"content\": \"首页\\n AI工具集\\n 详情\\n AI学习研究\\n\\n 3759\\n 0\\n 0\\n\\n上周最热排名：150相关资讯文章：3\\n\\nZread是智谱AI专为开发者设计的AI源码解读工具即GitHub项目AI解读工具，它通过结构化代码分析与深度知识萃取技术，将GitHub项目转化为逻辑清晰、可读性强的项目手册，核心功能是“一键生成文档”与“代码智能解读”，旨在帮助开发者快速掌握开源项目的核心知识与方法论。\\n\\n工具标签：\\n\\n # AI学习研究\\n\\n直达网站\\n\\n###### 工具介绍\\n\\n## 一、Zread是什么？\\n\\nZread是智谱AI专为开发者设计的AI源码解读工具即GitHub项目AI解读工具，它通过结构化代码分析与深度知识萃取技术，将GitHub项目转化为逻辑清晰、可读性强的项目手册，核心功能是“一键生成文档”与“代码智能解读”，旨在帮助开发者快速掌握开源项目的核心知识与方法论。\\n\\n其核心价值在于：\\n\\n 零门槛使用：无需配置环境或学习复杂命令，输入链接即可生成文档；\\n 多维度解读：覆盖API文档、用户手册、代码逻辑梳理等场景；\\n 智能对比学习：支持多仓库对比分析，助力开发者快速定位技术差异。 [...] 例如，开发者若想研究AI绘画领域的热门项目Stable Diffusion，传统方式需花费数小时阅读代码和文档，而Zread可在3分钟内生成包含“模型架构”“训练流程”“部署指南”的完整手册，并自动标注关键代码段。\\n\\n## 二、核心功能：\\n\\n### 1. 一键生成结构化文档\\n\\nZread的文档生成引擎基于智谱GLM系列大模型，可自动识别项目类型（如Web框架、机器学习库、CLI工具等），并生成适配的文档模板。以Reddit用户高频使用的科技项目为例：\\n\\n 技术原理类项目：生成“背景介绍-核心算法-实验结果”三段式文档，并附论文引用链接；\\n 工具开发类项目：输出“安装配置-基础用法-高级功能”的阶梯式教程，配合代码示例截图；\\n 数据集类项目：提供“数据来源-字段说明-预处理脚本”的标准化描述，支持直接下载数据样例。\\n\\n### 2. 复杂代码智能梳理\\n\\n针对企业级项目的代码冗余问题，Zread的代码萃取模块可自动识别： [...] 核心逻辑：标记高频率调用的函数和类，生成调用关系图；\\n 遗留代码：标注未使用的变量和过期API，提示技术债务风险；\\n 安全漏洞：结合静态分析技术，检测SQL注入、硬编码密码等常见问题。\\n\\n某金融科技公司使用Zread分析其交易系统代码库后，发现32%的模块已3年未更新，随后通过重构将系统响应速度提升40%。\\n\\n### 3. 多仓库对比学习\\n\\n针对开发者需要横向对比技术方案的场景，Zread支持同时解析多个仓库，生成对比表格：\\n\\n该功能在Reddit的/r/MachineLearning社区引发热议，开发者称其“比人工对比表格节省80%时间”。\\n\\n## 三、需求人群：\\n\\n### 1. 初学者：降低技术入门门槛\\n\\n对于刚接触开源的新人，Zread的新手引导模式可自动生成：\\n\\n 5分钟快速上手：提炼项目最简使用流程；\\n 常见问题库：汇总Stack Overflow高频提问；\\n 学习路径推荐：关联相关教程和延伸阅读。\\n\\n某高校计算机专业将Zread纳入教学工具，学生研究开源项目的时间从平均12小时缩短至3小时。\\n\\n### 2. 资深开发者：提升研发效率\", \"score\": 0.19365044, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 7, \"title\": \"yaoqs/Scholar: Scientific/Academic/Scholarly Research. 科研学术\", \"url\": \"https://github.com/yaoqs/Scholar\", \"content\": \"| Name | | Name | Last commit message | Last commit date |\\n --- --- \\n| Latest commit History40 Commits | | |\\n| .github | | .github | | |\\n| 50\\\\_Steps\\\\_to\\\\_Improving\\\\_Your\\\\_Academic\\\\_Writ.pdf | | 50\\\\_Steps\\\\_to\\\\_Improving\\\\_Your\\\\_Academic\\\\_Writ.pdf | | |\\n| A\\\\_Scientific\\\\_Approach\\\\_to\\\\_Writing\\\\_for\\\\_Eng.pdf | | A\\\\_Scientific\\\\_Approach\\\\_to\\\\_Writing\\\\_for\\\\_Eng.pdf | | |\\n| LICENSE | | LICENSE | | |\\n| README.md | | README.md | | |\\n| 如何快速阅读大量的文献.pdf | | 如何快速阅读大量的文献.pdf | | | [...] ## Latest commit\\n\\n## History\\n\\n## Repository files navigation\\n\\n# Scholar\\n\\nScientific/Academic/Scholarly Research. 科研学术 \\nDocument Retrieval; Documentation Retrieval; Literature Search; Literature Retrieval.文献检索\\n\\n## Contact\\n\\n## License & Copyright\\n\\nGitHub license GitHub license\\n\\nGitHub license\\nGitHub license\\nEmail\\n\\n## Stargazers over time\\n\\nStargazers over time\\n\\nStargazers over time\\n\\n## 基金申请/Proposal\\n\\n## Journal/期刊、会议\\n\\n### 公认的世界四大名刊\\n\\nNature\\n\\nScience\\n\\nCell\\n\\nPNAS [...] ### MIT Technology review 麻省理工技术评论\\n\\n### 各领域期刊会议\\n\\nIEEE \\n\\nAcoustics/声学 \\n\\n其他待补充...\\n\\n## GET: Search for papers/科研文献检索\\n\\n文献获取与免费下载技巧\\n\\n### 专业引文索引介绍\\n\\nSCI(科学引文索引)、EI(工程索引)、ISTP(科技会议录索引) 是世界著名的三大科技文献检索系统，是国际公认的进行科学统计与科学评价的主要检索工具，其中以SCI最为重要\\n\\nSCI\\n\\nISTP（科技会议录索引）\\n\\nEI《工程索引》\\n\\nSSCI\\n\\nCSSCI\\n\\n北大核心\\n\\n南大核心\\n\\n中国科学引文数据库\\n\\n统计源期刊\\n\\n我国主要的中文核心期刊\\n\\n### 出版机构\\n\\n### 订阅\\n\\n### 检索\\n\\n### 搜索引擎\\n\\n### 科研社交网络服务\\n\\n### 论坛\\n\\n### 公开课\\n\\n### 图书馆\\n\\n### 高校课程共享计划\\n\\n### 图书\\n\\n## POST: Paper submission/论文投稿\\n\\n### 一篇文章告诉你：SCI论文投稿流程到底是怎么一回事儿--[网摘]\", \"score\": 0.1810752, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 8, \"title\": \"andrew/ultimate-awesome - GitHub\", \"url\": \"https://github.com/andrew/ultimate-awesome\", \"content\": \"awesome-vue - Vue相关开源项目库汇总 .\\n awesome-network-js - A 🎩 list of network layer resources written pure JS.\\n hyperawesome - A curated list of awesome projects built with Hyperapp + more.\\n awesome-nodejs-cn - Node.js 资源大全中文版，内容包括：命令行工具、日志、调试、HTTP、构建工具、文件系统、模板、Web 框架、流程控制、文本、图片和数据校验等。由「开源前哨」和「前端大全」微信公号团队维护更新。.\\n awesome-koa - 👯 Awesome Koa.js Web Framework.\\n awesome-obsidian-zh - Obsidian 优秀中文插件、主题与资源.\\n Algorithms-Cheatsheet-Resources - 🤓All the geeky stuffs you need to know at one place! . [...] awesome-cloudflare - ⛅️ 精选的 Cloudflare 工具、开源项目、指南、博客和其他资源列表。/ ⛅️ A curated list of Cloudflare tools, open source projects, guides, blogs and other resources.\\n awesome-react-hooks - Awesome React Hooks.\\n awesome-angular - 📄 A curated list of awesome Angular resources.\\n awesome-github-wechat-weapp - 微信小程序开源项目库汇总.\\n awesome-d3 - A list of D3 libraries, plugins and utilities.\\n promise-fun - Promise packages, patterns, chat, and tutorials. [...] Awesome - A collection of awesome IonicFramework resources and shiny things.\\n awesome-github-vue - Vue相关开源项目库集合.\", \"score\": 0.08413856, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 9, \"title\": \"My Collection of Repos | MyCollection - GitHub Pages\", \"url\": \"https://lartpang.github.io/MyCollection/\", \"content\": \"# MyCollection\\n\\n:walking: 记录一些学习生活中的收集\\n\\n# My Collection of Repos\\n\\nNOTE: 后续更新可见，在语雀上写文档还是容易些。\\n\\nimage\\n\\nimage\\n\\n## 声明\\n\\n由于几篇文章写的内容对于本人而言非常有用，但是为了防止原作“消失”的情况，这里将其进行了打印，保存成了pdf，存放在这里的`GoodArticle`文件夹中，如果原作者觉得不妥，请联系我，我会删除。保护版权，人人有责！\\n\\n`GoodArticle`\\n\\n## 基础\\n\\n### 数学\\n\\nGumbel Trick 是一种从离散分布取样的方法，它的形式可以允许我们定义一种可微分的，离散分布的近似取样，这种取样方式不像「干脆以各类概率值的概率向量替代取样」这么粗糙，也不像直接取样一样不可导（因此没办法应对可能的 bp ）。如何理解Gumbel-Max trick？ - 曹恭泽的回答 - 知乎 \\n\\n### 弱监督、半监督以及蒸馏等\\n\\n### 多任务学习\\n\\n## CV\\n\\n### 行人重识别（ReID）\\n\\n`DukeMTMC-reID`\\n\\n## 书籍\\n\\n### Coding [...] ### 线性代数\\n\\n### ML&DL\\n\\n## 工具\\n\\n### 文档\\n\\n### 多媒体\\n\\n### Python\\n\\n### PyTorch\\n\\n### TF\\n\\n### Editor\\n\\n### IDE\\n\\n### Linux\\n\\n### Windows\\n\\n`I Tell You`\\n`ed2k`\\n\\n## 文字编辑\\n\\n### 字体\\n\\n### Web\", \"score\": 0.059916034, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 10, \"title\": \"ip2location/uhub-awesome-python - GitHub\", \"url\": \"https://github.com/ip2location/uhub-awesome-python\", \"content\": \"There was an error while loading. 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[...] A curated list of awesome Python frameworks, libraries and software.\\n\\n### Resources\\n\\n### Uh oh!\\n\\nThere was an error while loading. Please reload this page.\\n\\nThere was an error while loading. Please reload this page.\\n\\n### Stars\\n\\n### Watchers\\n\\n### Forks\\n\\n## Releases\\n\\n## Packages 0\\n\\n## Footer\\n\\n### Footer navigation\", \"score\": 0.02929285, \"published_date\": \"\"}], \"total_results\": 10}",
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Open Source Manuals - Resources\\n 🔗 https://community.aquaponicsassociation.org/t/open-source-manuals/453\\n 📄 # Open Source Manuals\\n\\nThere is a detailed Open Source Build and Operational manual for a small commercial Aquaponics layout in additional to the FAO document at: \\nwww.YWAMemerge.org go to Open sourc...\\n\\n5. Free Download Open Source Lab Manual Doc\\n 🔗 https://online.kcst.edu.kw/visit$/8D189O6/slide/5D631O9550/open+source+lab+manual+doc.pdf\\n 📄 A1: The quality of an open source lab manual can vary depending on the project and its contributors. However, many open source manuals are of exceptionally high.\\n\\n6. White papers & Checklists | Download for Free - Code Intelligence\\n 🔗 https://www.code-intelligence.com/white-papers-and-checklists\\n 📄 more accurately. [...] Code Intelligence\\n\\n# White papers & checklists on embedded software testing\\n\\nEnhance your expertise in state-of-the-art technologies for embedded software testing. Download docu...\\n\\n7. White papers & E-books - SAS\\n 🔗 https://www.sas.com/en_us/whitepapers.html\\n 📄 Tomorrow's telco Transforming communications services with analytics\\n Top 5 insurance problems – and AI isn’t one of them\\n Underwriting the future: The role of artificial intelligence in insurance\\n Un...\\n\\n8. The Shady World of Repair Manuals: Copyrighting for ...\\n 🔗 https://www.wired.com/2012/11/cease-and-desist-manuals-planned-obsolescence/\\n 📄 But sites like Givemefile.net, download-service-manuals.com, and Tim’s are breaking the law. It's illegal to redistribute copyrighted service manuals without manufacturer consent. Even so, a number of...\\n\\n9. OpenDocument Format\\n 🔗 https://nlnet.nl/thema/OpenDocumentFormat.html\\n 📄 specification. [...] The Windows Calligra applications will check on startup whether a new version is available and warn the user. The applications will be built using Microsoft Visual C++ to conform ...\\n\\n10. Applying Digital Forensics Methodology to Open Source ...\\n 🔗 https://jolets.org/ojs/index.php/jolets/article/download/32/4/355\\n 📄 Farouk and Richard Reid. In the chapter called OSJ “Opensource Jihad”, AQ’s kitchen introduced the hidden bomb. The chapter describes clearly how to breach airport security and how build a hidden bomb...\", \"filters\": {\"topic\": \"general\"}, \"query\": \"\\\"free technical documentation PDF\\\" \\\"open source manuals\\\" \\\"technology white papers\\\" download\", \"results\": [{\"index\": 1, \"title\": \"Free manuals for open source software - Seravo - Linux-natives\", \"url\": \"https://linuxnatives.net/2012/free-manuals-for-open-source-software\", \"content\": \"Manuals are published with free licenses such as GPL or Creative Commons. It is possible to read the manuals online or to download them in PDF or ePub formats. Some of the manuals can be ordered as printed books from Lulu.com. [...] Manuals are published with free licenses such as GPL or Creative Commons. It is possible to read the manuals online or to download them in PDF or ePub formats. Some of the manuals can be ordered as printed books from Lulu.com. [...] Seravo offers all necessary support services for the users of open source software. This includes support, training, localization and documentation. The best way to create open source documentation is to do it in a way that is collaborative and open. 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Take advantage of the library's white papers on an array of topics, from Big Data to cloud computing, mobility to security.\\n\\nFilter By:\\n\\n #### Artificial Intelligence\\n\\n Artificial Intelligence \\n\\n ### The AI Philosophy Powering Digital Resilience [...] 2 Newsletter Preferences\\n\\nCLOSE [...] We believe this recognition underscores our relentless drive toward bringing makers, movers, and sellers together with data-driven insights, composable industry cloud solutions, and a culture of partnership focused on customer success. Our vision for the cognitive, digital ecosystem of tomorrow is delivering for customers today, giving them an insight advantage to optimize and grow. Subscribe ...\\n\\nCLOSE\\n\\nCLOSE\\n\\nCLOSE\\n\\n1 Finish Profile\\n\\n2 Newsletter Preferences\\n\\nCLOSE\\n\\n1 Finish Profile\", \"score\": 0.5752307, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 3, \"title\": \"Download Free Technical Writing Templates | MadCap Flare\", \"url\": \"https://www.madcapsoftware.com/downloads/madcap-flare-project-templates/\", \"content\": \"A technical document is part of business writing. Here are the most common technical documentations you may come across no matter your audience and line of business industry. All downloads are free for MadCap Flare users. [...] ### Browse Our Entire Collection of Templates:\\n\\nTechnical Documentation Templates\\n\\neLearning and Instructional Design\\n\\nProfessional Pre-Written Manuals\\n\\nPre-Installed Templates\\n\\nTo replace or add additional project templates, please follow these steps:\\n\\nDownload one of the Flare project templates below.\\n\\nExtract the file(s) from the zip file.\\n\\nDouble-click the Flare project file (FLPRJ) to open the project.\\n\\n### Kinds of Technical Documentation [...] ## Professional Pre-Written Manuals\\n\\nThe following technical manual examples are easy to customize, and include variables (Company Name, Titles, etc.) that allows your technical content writer and subject matter expert to update the information in one place and automatically apply them throughout the project. These pre-written manuals and technical writing examples let you generate both online and PDF outputs out of the box, and are supported in MadCap Flare 2018 and higher.\", \"score\": 0.52144736, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 4, \"title\": \"Open Source Manuals - Resources\", \"url\": \"https://community.aquaponicsassociation.org/t/open-source-manuals/453\", \"content\": \"# Open Source Manuals\\n\\nThere is a detailed Open Source Build and Operational manual for a small commercial Aquaponics layout in additional to the FAO document at: \\nwww.YWAMemerge.org go to Open source at bottom of page and follow prompts to download manuals\\n\\nThe SPP designed an open source manual for prisons and it can be found here:\\n\\n### Gardening Course | Sustainability in Prisons Project\\n\\nfree to download but you have to enter your email. [...] Operations Manual \\n \\nBuild Manual \\n \\nAquaponics System Presentation \\n\\nPowered by Discourse, best viewed with JavaScript enabled\", \"score\": 0.4864541, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 5, \"title\": \"Free Download Open Source Lab Manual Doc\", \"url\": \"https://online.kcst.edu.kw/visit$/8D189O6/slide/5D631O9550/open+source+lab+manual+doc.pdf\", \"content\": \"A1: The quality of an open source lab manual can vary depending on the project and its contributors. However, many open source manuals are of exceptionally high.\", \"score\": 0.40938663, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 6, \"title\": \"White papers & Checklists | Download for Free - Code Intelligence\", \"url\": \"https://www.code-intelligence.com/white-papers-and-checklists\", \"content\": \"more accurately. [...] Code Intelligence\\n\\n# White papers & checklists on embedded software testing\\n\\nEnhance your expertise in state-of-the-art technologies for embedded software testing. Download documents for free on new trends, testing technologies, and compliance.\\n\\n## Featured Event\\n\\nCI Spark - Video Snippet (1).webp \\\"CI Spark - Video Snippet (1)\\\")\\n\\nFeatured Webinar\\n\\n## What Is the Best Way to Test REST APIs? [...] Securing REST APIs is a challenging task as they are highly complex. REST APIs are difficult to reach, produce countless parameter combinations, and constantly communicate with a vast number of other systems. Looking for security vulnerabilities in REST APIs manually is like looking for a needle in a haystack. 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