高级检索增强生成系统：LongRAG、Self-RAG 和 GraphRAG 的实现与选择
检索增强生成（RAG）已超越简单向量匹配，迈向LongRAG、Self-RAG与GraphRAG等高级形态。LongRAG通过大块重叠分片保留长上下文，提升连贯性；Self-RAG引入反思机制，动态判断检索必要性与内容相关性，增强可信度；GraphRAG构建知识图谱，支持多跳推理与复杂关系挖掘。三者分别应对上下文断裂、检索盲目性与关系表达缺失难题，代表2025年RAG工程化核心进展，可依场景组合使用以平衡准确性、成本与复杂度。
数据清洗6大核心方法，一文讲透！
数据清洗是数据分析的基石，能确保结果准确、提升效率、统一口径。面对缺失值、异常值、格式不一等痛点，需结合业务理解，通过系统化步骤与工具（如FineDataLink）高效处理，避免“垃圾进垃圾出”。
基于python大数据的小说数据可视化及预测系统
本研究基于Python构建小说数据可视化与预测系统，整合多平台海量数据，利用爬虫、数据分析及机器学习技术，实现热度趋势预测与用户偏好挖掘。系统结合Django、Vue等框架，提供动态交互式可视化界面，助力平台精准运营、作者创作优化与读者个性化阅读体验，推动网络文学数据智能化发展。
CrewAI 上手攻略：多 Agent 自动化处理复杂任务，让 AI 像员工一样分工协作
CrewAI 是一个基于 Python 的自主 AI 智能体编排框架，可构建“虚拟团队”协同完成复杂任务。通过定义角色明确的 Agents、任务流 Tasks、协作流程 Processes 及可用工具 Tools，实现研究、写作、开发等多环节自动化。适用于长链条工作流，如研报生成、竞品分析、软件开发等，支持异步执行、人工介入与结构化输出，集成主流大模型与工具生态，是处理复杂知识型任务的高效选择。（238 字）
