阿里云文档智能 & RAG解决方案：提升AI大模型业务理解与应用
阿里云推出的文档智能 & RAG解决方案，旨在通过先进的文档解析技术和检索增强生成（RAG）方法，显著提升人工智能大模型在业务场景中的应用效果。该方案通过文档智能（Document Mind）技术将非结构化文档内容转换为结构化数据，提取文档的层级树、样式和版面信息，并输出为Markdown和Json格式，为RAG提供语义分块策略。这一过程不仅解决了文档内容解析错误和切块丢失语义信息的问题，还优化了输出LLM友好的Markdown信息。方案的优势在于其多格式支持能力，能够处理包括Office文档、PDF、Html、图片在内的主流文件类型，返回文档的样式、版面信息和层级树结构。
使用 Docker 搭建 IT-tools
本文介绍了 it-tools，一个集成了多种开发工具的平台，如 JSON/YAML 格式化、加密解密、Base64 转换等。支持通过 Docker、Docker Compose 和 K8s 部署，并提供了详细的命令示例。部署后可通过公网 IP 和端口访问。
Python网络爬虫：Scrapy框架的实战应用与技巧分享
【10月更文挑战第27天】本文介绍了Python网络爬虫Scrapy框架的实战应用与技巧。首先讲解了如何创建Scrapy项目、定义爬虫、处理JSON响应、设置User-Agent和代理，以及存储爬取的数据。通过具体示例，帮助读者掌握Scrapy的核心功能和使用方法，提升数据采集效率。
基于LLM Graph Transformer的知识图谱构建技术研究：LangChain框架下转换机制实践
本文介绍了LangChain的LLM Graph Transformer框架，探讨了文本到图谱转换的双模式实现机制。基于工具的模式利用结构化输出和函数调用，简化了提示工程并支持属性提取；基于提示的模式则为不支持工具调用的模型提供了备选方案。通过精确定义图谱模式（包括节点类型、关系类型及其约束），显著提升了提取结果的一致性和可靠性。LLM Graph Transformer为非结构化数据的结构化表示提供了可靠的技术方案，支持RAG应用和复杂查询处理。
处理 Promise 中的异常
【10月更文挑战第26天】处理 Promise 中的异常需要综合运用 catch 方法、在 then 方法中正确处理错误、避免未捕获的异常以及合理使用 async/await 与 try/catch 等方式。通过良好的异常处理机制，可以提高 Promise 异步操作的可靠性和程序的稳定性，为用户提供更优质的体验。