[GraphRAG]完全自動化處理任何文檔為向量知識圖譜：AbutionGraph如何讓知識自動“活”起來？

在當今信息爆炸的時代，企業和研究人員面對大量非結構化文檔時，如何高效地提取、存儲和查詢其中的知識，已成為一個核心挑戰。傳統的關鍵詞檢索早已無法滿足深層次語義關聯和智能問答的需求。

每天面對成百上千份PDF論文、Excel報告、行業白皮書，你是否也曾陷入這樣的困境：

  • 想找某篇文獻中提到的“鈣鈦礦氧化物磁性研究”，卻要在數十個文件夾里逐個檢索？
  • 明明記得A技術與B材料有關聯，卻翻遍文檔也找不到具體關聯證據？
  • 團隊積累的核心知識散落在各種文檔中，新人上手要花數月才能理清脈絡？

今天，我們要介紹的AbutionGraphRag自動化工具，正在重新定義知識處理的邏輯——它能將任何格式的文檔一鍵轉化為“會思考”的向量知識圖譜，讓分散的信息變成結構化的智慧，讓隱性的關聯自動浮出水面。

一、核心功能：從文檔到知識圖譜的端到端自動化

該工具集成了小模型文檔識別、多模態大模型與向量圖數據庫，實現了無人值守的文檔解析和知識提取流程：

1. 多格式文檔解析：把任何文件“拆”成結構化內容

支持PDF、Word等多種格式，利用OCR和深度學習模型自動提取文本、表格、圖片中的內容，并統一轉換為結構化的Markdown格式，為后續知識抽取奠定基礎。

關鍵能力：

  • 保留文檔層級（章節→段落→實體），確保知識上下文不丟失；
  • 支持非文本元素（如圖表、公式）的識別與關聯（例如將“圖1.2 稀土元素周期表”與相鄰分析文本綁定）。 AbutionRag智能文檔解析

2. 智能知識提取：讓機器像領域專家一樣“讀”懂內容

基于大語言模型可識別通用的實體關系，通過自定義抽取規則：附加提示詞（Prompt Engineering）和示例引導（Few-shot Learning），可從行業文檔中精準抽取實體、屬性以及實體間的語義關系，確保符合領域需求。

示例配置：

# 提示詞：控制提取規則（如“不改寫原文、保留實體屬性”）
ADDITIONAL_PROMPT = """使用原文進行提取，不要改寫或重復提取實體。為每個實體提供有意義的屬性以增加上下文。"""# 示例數據：引導模型按領域規范提取（如區分“人物”“情感”實體）
EXAMPLES = [{"input": "Romeo... Juliet is the sun.","output": {"entities": [{"vertex": "Romeo", "label": "PERSON", "properties": {"emotional_state": "wonder"}},{"vertex": "Juliet", "label": "PERSON", "properties": {"emotional_state": "joy"}}],"relation": [{"source": "Romeo", "target": "Juliet", "label": "LOVE"}]}}
]

效果展示：
在處理稀土領域的專業材料學論文時,

  1. 實體關系精準識別：能精準識別“La0.65Ca0.35MnO3”（鈣鈦礦錳氧化物）、“NH3-SCR”（選擇性催化還原技術）等專業術語，并提取“摻雜Ni2?影響磁性”等深層關系。

  2. 保持上下文關系：以原文的章節段落順序保持上下文連接，并為后續保存為圖譜關系。

  3. 復雜結構的關聯識別：如下結果所示，文本和公式被提取為不同的類型（Text、Formulas），但實體識別結果保留了上下文的內容連貫性，能根據上下文為公式進行摘要解釋，能從上下文為公式中的實體關系做出屬性解釋。

    {"paragraphs": [{"type": "Text","original": "樣品在相對較 高的溫度范圍內表現出順磁性， 隨著溫度的降低， 樣品的磁性將從順磁性變為鐵磁性， 在居里溫度 T C （ x =0 ） =243 K ， T C （ x =0.1 ） =238 K ， T C （ x =0.3 ） =105 K 時， 樣品 磁性主要表現為鐵磁性。 通過 VESTA 軟件計算出 樣品 x =0 ， 0.1 ， 0.3 時所對應的 Mn-O-Mn 鍵角分別 是 169.9205° ， 158.8492° ， 108.5978° ， 可知隨著 Ni 的摻雜， 使得 Mn-O-Mn 鍵角減小， 進而使樣品發 生更加強烈的晶格畸變， 減少了 Mn3+ 和 Mn4+ 之間雙 交換相互作用［ 14 ］ ， 導致居里溫度降低， 磁化強度減 小。 由于鐵磁性和反鐵磁性之間的競爭導致樣品的 ZFC 曲線和 FC 曲線在較低溫區出現了明顯的分叉 現象， 表現出可能存在的團簇自旋玻璃行為［ 15-16 ］ 。\n\n0.05 T\n\nLa\n\nCa\n\nMn\n\nNi\n\nO\n\n在 磁場下， 多晶樣品 0.65 0.35 1x x 3 的 χT -T 曲線如圖 3 所示， 未摻雜樣品的值隨溫度 降低而增大， 大約在 216 K 附近達到最大， 而后迅 速減小， 可知奈爾溫度為 T N （ x =0 ） =216 K ， 樣品低于 此溫度表現出反鐵磁性。 這與之前分析結果相符。 并且可知， Ni 摻雜后樣品的奈爾溫度分別為 T N （ x =0.1 ） = 215 K ， T N （ x =0.3 ） =80 K ， 與未摻雜樣品的奈爾溫度相 比較而降低。 根據反應機理， Ni2+ 部分取代 Mn3+ 離 子導致 Mn3+/Mn4+ 比值發生變化［ 17 ］ 。 這樣就使 DE 相 互作用減弱， 進而使 T C 和磁矩減小。\n\n4\n\nLa\n\nCa\n\nMn\n\nNi\n\nO\n\n=0\n\n0.1\n\n0.3\n\n圖 為 0.65 0.35 1x x 3 （ x ， ， ）在 0.05 T 下的 χ -1T 曲線， 以及對樣品 χ -1T 曲線進行 的 Curie -Weiss 擬合， 擬合公式為［ 18 ］ ：\n\nT\n\n= C /\n\nT -\n\n1","index": 1,"title": "鈣鈦礦氧化物La0.65Ca0.35MnO3摻雜Ni后的磁性變化","abstracts": "本段落介紹了La0.65Ca0.35MnO3鈣鈦礦氧化物在不同Ni摻雜量下的X射線衍射圖譜和磁化曲線。通過實驗數據，發現摻雜Ni后樣品的居里溫度和奈爾溫度降低，磁矩減小，表現出強烈的晶格畸變。","entities": [{"vertex": "La0.65Ca0.35MnO3", "label": "CHEMICAL_COMPOUND", "properties": {"structure": "Pbnm立方鈣鈦礦結構"}},{"vertex": "Ni", "label": "ELEMENT", "properties": {"doping_effect": "導致Mn-O-Mn鍵角減小，晶格畸變增強"}},{"vertex": "X射線衍射圖譜", "label": "EXPERIMENTAL_TECHNIQUE", "properties": {"purpose": "驗證樣品的單相性和晶體結構"}}],"relation": [{"source": "La0.65Ca0.35MnO3", "target": "X射線衍射圖譜", "label": "ANALYSIS_METHOD", "properties": {"result": "未觀察到明顯的雜質峰，樣品具有良好的單相性"}},{"source": "La0.65Ca0.35MnO3", "target": "Ni", "label": "DOPING", "properties": {"effect": "使居里溫度和奈爾溫度降低，磁矩減小"}},{"source": "Mn-O-Mn鍵角", "target": "晶格畸變", "label": "CAUSE_EFFECT", "properties": {"description": "隨著Ni摻雜量增加，Mn-O-Mn鍵角減小，晶格畸變增強"}}]},{"type": "Formulas","original": "\\nu ( T ) = \\mathcal { A } / ( T","index": 2,"title": "鈣鈦礦氧化物La0.65Ca0.35MnO3摻雜Ni后的磁性變化","abstracts": "本段介紹了鈣鈦礦氧化物La0.65Ca0.35MnO3在不同Ni摻雜濃度下的磁性行為。通過X射線衍射圖譜和磁化曲線分析，發現樣品具有良好的單相性，并且隨著Ni摻雜量的增加，居里溫度和奈爾溫度降低，Mn-O-Mn鍵角減小，導致晶格畸變加劇，雙交換相互作用減弱。","entities": [{"vertex": "La0.65Ca0.35MnO3", "label": "MATERIAL", "properties": {"composition": "La0.65Ca0.35MnO3", "structure": "Pbnm立方鈣鈦礦結構"}},{"vertex": "Ni", "label": "ELEMENT", "properties": {"role": "摻雜元素", "effect": "減少Mn3+和Mn4+之間的雙交換相互作用"}},{"vertex": "Tc", "label": "PHYSICAL_QUANTITY", "properties": {"definition": "居里溫度", "values": "243 K (x=0), 238 K (x=0.1), 105 K (x=0.3)"}}],"relation": [{"source": "La0.65Ca0.35MnO3", "target": "Ni", "label": "DOPING", "properties": {"description": "Ni摻雜到La0.65Ca0.35MnO3中"}},{"source": "Ni", "target": "Mn-O-Mn鍵角", "label": "AFFECTS", "properties": {"description": "Ni摻雜使得Mn-O-Mn鍵角減小"}},{"source": "Mn-O-Mn鍵角", "target": "Tc", "label": "INFLUENCES", "properties": {"description": "Mn-O-Mn鍵角減小導致居里溫度降低"}},{"source": "La0.65Ca0.35MnO3", "target": "Tc", "label": "HAS_PROPERTY", "properties": {"description": "La0.65Ca0.35MnO3在不同Ni摻雜濃度下表現出不同的居里溫度"}}]},{"type": "Text","original": "式中： C 為居里常數， θ 為居里外斯溫度， 由居里外 斯擬合得出， 3 個樣品的居里外斯溫度分別為 270 ， 268 ， 179 K ， 且由圖可知， 3 個樣品分別在 230~270 K ， 207~268 K ， 97~179 K 溫區內表現出向上背離居","index": 3,"title": "居里外斯溫度與樣品磁性分析","abstracts": "通過居里外斯擬合得出三個樣品的居里外斯溫度分別為270 K、268 K和179 K。樣品在不同溫區表現出向上背離居里外斯行為。","entities": [{"vertex": "居里常數", "label": "PARAMETER", "properties": {"description": "用于描述物質磁性的參數"}},{"vertex": "居里外斯溫度", "label": "PARAMETER", "properties": {"description": "通過居里外斯擬合得出的溫度值，表示材料從順磁性轉變為鐵磁性的臨界溫度"}},{"vertex": "鈣鈦礦錳氧化物La0.65Ca0.35MnO3", "label": "MATERIAL", "properties": {"description": "一種具有特定化學組成的鈣鈦礦結構材料"}}],"relation": [{"source": "居里常數", "target": "居里外斯溫度", "label": "CALCULATION_PARAMETER", "properties": {"description": "居里常數是計算居里外斯溫度時使用的參數之一"}},{"source": "鈣鈦礦錳氧化物La0.65Ca0.35MnO3", "target": "居里外斯溫度", "label": "PROPERTY_OF", "properties": {"description": "鈣鈦礦錳氧化物La0.65Ca0.35MnO3的居里外斯溫度是其磁性性質的一部分"}},{"source": "居里外斯溫度", "target": "270 K, 268 K, 179 K", "label": "VALUE_OF", "properties": {"description": "居里外斯溫度的具體數值，分別對應于三個不同的樣品"}}]},...
}

3. 向量圖譜構建：給知識“裝上導航系統”

抽取的知識會自動存入AbutionGraph圖數據庫。AbutionGraph不僅存儲拓撲關系，還支持多粒度向量嵌入（實體、段落、章節、全文級別），為后續的語義搜索和社區發現提供支持。
AbutionGraph構建RAG向量圖譜知識庫內部邏輯圖
AbutionGraph提供了一套創新的全自動的非結構化數據治理方案，專注于構建高效、高質量、智能的本地知識庫。
本地知識庫構建： 從 數據接入 -> LLM企業數據問答 ，過程0人工，0知識構建成本，0開發，數據解析完立即可用。

4. 社區發現：自動“聚類”隱藏的知識主題

集成Leiden社區發現算法，自動識別知識圖譜中潛在的主題社區或概念集群，形成社區摘要和社區成員語義融合，揭示文檔集中隱藏的知識結構。
AbutionRAG社區檢測結果展示
優勢：支持增量計算，適合持續增長的文檔庫，新增文檔時無需重新處理歷史數據，大幅降低更新成本。

5. 多維度智能檢索：想要的知識“一搜即得”

基于構建好的向量知識圖譜，工具提供3種核心檢索方式，滿足不同場景需求：

檢索方式適用場景示例效果
實體相似檢索找相關概念/術語搜索“鈣鈦礦”，返回“La0.65Ca0.35MnO3”“SrTiO3”等相關材料及相似度
關系網絡檢索查實體間的關聯搜索“稀土精礦與脫硝性能”，返回“稀土精礦→球磨酸浸→催化劑→提升脫硝性能”的完整關系鏈
流式智能問答自然語言提問（RAG）提問“La0.65Ca0.35Mn1-xNixO3如何制備？”，返回結合多篇文獻的步驟總結

代碼示例：

# 檢索最相關6個知識點
query_text = "福建省龍巖市長汀縣河田鎮的地理與氣候特征是怎樣"
response = rag_driver.search(text=query_text, top_k=6)# 流式問答：實時返回答案（邊生成邊輸出）
response = rag_driver.search_call(text="鈣鈦礦氧化物La0.65Ca0.35Mn1-xNixO3的制備及表征",top_k=8,  # 返回前8個相關知識片段stream=True
)

相似節點檢索結果示例：

{'刈割': 0.50636005, '福建師范大學地理科學學院': 0.47888565, '等補償': 0.45831108, 'ICP-MS': 0.36633873, '稀土元素': 0.3640747, '熱液噴發物質': 0.35804176}

多維度檢索結果示例：

{'question': '福建省龍巖市長汀縣河田鎮的地理與氣候特征是怎樣','answer_vertex_sim': {'刈割': 0.50636005,'福建師范大學地理科學學院': 0.47888565,'等補償': 0.45831108,'ICP-MS': 0.36633873,'稀土元素': 0.3640747,'熱液噴發物質': 0.35804176},'vertex_entity': ['ICP-MS: {hll:4; desc:[\'{"用途":"測定稀土元素含量"}\']}','刈割: {hll:1; desc:[\'{"context":"實驗操作"}\', \'{"type":"農業操作"}\', \'{"作用":"既傷害植物組織又促進植物生長"}\', \'{"效果":"打破吸收壁壘, 促進稀土吸收"}\']}','福建師范大學地理科學學院: {hll:3; desc:[\'{"類型":"大學院系"}\']}','...'],'vertex_relations': ['中印度洋盆地 → GC11: {weight:1.0}','中印度洋盆地巖心沉積物稀土元素富集特征及賦存礦物 → GC11: {}','中印度洋盆富稀土沉積物中稀土元素賦存特征研究 → GC11: {}','中印度洋盆巖心樣品采集及特征描述 → GC11: {}','中印度洋盆巖心沉積物中稀土元素含量 → GC11: {}','中印度洋盆巖心沉積物中稀土元素賦存特征 → GC11: {}','中國大洋礦產資源研究開發協會（ COMRA ） → GC11: {weight:1.0}','全礦物分析中GC04和GC11巖心樣本的檢測層次 → GC11: {}','巖心沉積物中礦物組成及含量差異 → GC11: {}','巖心沉積物礦物組成特征及分析方法 → GC11: {}','...'],'vertex_neighbors': ['GC04','GC11','HNO3-H2O2法','Super304鋼','...'],'vertex_belong_chapters': ['##### 全礦物分析','##### 單礦物原位微區分析','##### 成礦的控制因素','....'],'vertex_belong_para_contexts': ['GC03、GC04和GC11巖心沉積物的主微量及稀土元素組成','GC04和GC11巖心沉積物中稀土元素含量特征','...'],'vertex_belong_chapter_contexts': ['# Ce 2 （ SO 4 ） 3 對銅電沉積層晶粒細化的作用研究','# Dy 13.60 Ni 3.34 In 3.06 合金磁相變與磁熱性能研究','...']
}

二、API核心類詳解：AbutionGraphRagDriver

AbutionGraphRagDriver 是這個自動化流程的核心驅動類，提供了簡潔而強大的編程接口。

1. 初始化

僅需簡單配置，即可進行文檔處理成向量圖譜并更新到知識庫。

gdb_client = AbutionConnector("http://localhost:9090/rest")
# gdb_client.create_rag_graph("RareEarthPaper")
graph = gdb_client.Graph("RareEarthPaper")MODEL_CONFIGS = {"text": {    # 文本模型（僅處理文字對話）},"image": {    # 多模態模型（處理文本+圖片）},"embed": {    # 向量模型（生成文本嵌入向量）}
}# 功能入口
rag_driver = AbutionGraphRagDriver(model_configs=MODEL_CONFIGS,      # 多模型配置（文本、視覺、嵌入）work_path="storage/",             # 工作目錄，用于存儲中間文件graph_instance=graph              # AbutionGraph連接實例
)
  • model_configs: 配置用于文本理解、視覺處理和向量嵌入的模型（例如通義千問Qwen系列）。
  • graph_instance: 已初始化的AbutionGraph連接器，是所有知識數據的目的地。
  • work_path: 處理過程中的中間文件（如解析后的Markdown、抽取的JSON等）會按文檔存儲在此目錄下。
2. 核心方法

  • pipeline_to_knowledge(): 一站式管道方法。傳入一個文件路徑，即可自動完成上述所有步驟（解析、抽取、建圖）。

    rag_driver.pipeline_to_knowledge(file_path="path/to/your/document.pdf",additional_prompt=ADDITIONAL_PROMPT,examples=EXAMPLES
)

  • detect_communities(): 在構建好的圖譜上執行社區檢測，發現知識集群。

    rag_driver.detect_communities(increment=True,    # 增量計算entity_sim=0.5,    # 實體相似度閾值edge_sim=0.75      # 關系相似度閾值
)

  • search() 與 search_call(): 強大的檢索功能。

    • search(): 返回結構化的知識結果，包括實體、關系和上下文信息。
    • search_call(): 在search()的基礎上，將結果送入大模型進行總結和潤色，直接生成流暢的問答結果，是開箱即用的RAG接口。

    支持多粒度檢索

    您可以指定檢索的粒度級別：

    # 可選粒度: ["實體級別", "段落級別", "章節級別", "文件級別", "超邊級別", "超點級別"]result = rag_driver.search(text="查詢內容",top_k=10,rag_type=["實體級別", "段落級別"]
)

    支持子圖隔離檢索

    如果使用了classify_id創建了多個子圖，可以指定檢索范圍：

    result = rag_driver.search(text="查詢內容",top_k=10,classify_list=["ProjectA", "ProjectB"]  # 只在指定子圖中檢索
)
3. 圖查詢語言

使用AbutionGraphRagDriver可以滿足知識庫構建、更新和檢索的任務，當然您也可以使用AbutionGraph的原生圖查詢語言或者Cypher、Gremlin、GraphQL等圖查詢語言定制內容。
一跳節點查詢示例:

    graph.V('稀土元素').BothV().exec()

一、什么是“向量知識圖譜”？為什么它比傳統知識庫更強？

傳統的文檔管理工具，要么把文檔當“文件”存（如文件夾），要么把內容當“字符串”搜（如關鍵詞檢索），但從未真正“理解”知識。而向量知識圖譜的突破，在于它同時具備兩種核心能力：

  • “關系腦”：像人類大腦一樣記錄實體間的關聯（如“La0.65Ca0.35MnO3”與“磁性”的影響關系、“稀土精礦”與“脫硝性能”的因果關系）；
  • “語義眼”：通過向量嵌入技術，讓機器能“看懂”語義（比如自動識別“CeO2”與“氧化鈰”是同一物質，即使文檔中從未明說）。

這種“關系+向量”的雙重特性，讓知識不再是孤立的文字，而是能被檢索、推理、關聯的“活數據”。

三、什么是“向量知識圖譜”？為什么AbutionGraph比傳統向量檢索知識庫更強？

市面上知識圖譜工具不少，但AbutionGraphRag的獨特優勢在于“全流程一體化+深度適配專業場景”：

1. 零代碼門檻，卻能深度定制

無需手動設計圖譜結構、標注數據，基礎流程“一鍵運行”；同時支持通過提示詞、示例數據、相似度閾值等參數，精準適配科研、制造、金融等不同領域的知識特點。

2. 原生向量圖數據庫，性能碾壓“拼湊方案”

AbutionGraph是“原生支持向量”的圖數據庫，無需額外對接向量庫（如Milvus），避免數據同步問題。即使處理數十億級實體關系，鑒于分布式特性，也能保持亞秒級檢索響應。

3. 超圖模型，輕松處理復雜知識

支持“超點”（如“某實驗團隊”作為一個整體節點）和“超邊”（如“材料A+工藝B→性能C”的多實體關系），比傳統圖模型更自然地表達復雜知識（如科研協作網絡、多因素影響關系）。

4. 多模態融合，不遺漏任何信息

不僅處理文本，還能解析文檔中的圖片、表格、公式，特別適合科研論文、技術手冊等復雜文檔——例如自動關聯“XRD圖譜”與對應的“物相分析結論”。

4. 語義計算 / 知識融合 / 動態知識更新

基于時序圖譜自動聚合計算的特性，相同節點的實體屬性可以自動聚合更新，且向量語義能夠自動合并，實現效果：“女生”+“皇帝”=“女王”，這對于不斷新增文檔的知識庫非常有用，因為相同的實體在跨文檔中得到的信息大概率不同，語義合并能夠豐富檢索效果。

四、誰在需要AbutionGraphRag？

  • 科研人員：處理數百篇領域論文，自動生成“稀土材料研究脈絡圖”，將文獻綜述時間從“周級”壓縮到“小時級”；
  • 企業知識庫：將技術手冊、故障案例、項目報告轉化為可檢索的知識圖譜，新員工上手速度提升50%；
  • 智能客服：基于產品文檔構建問答系統，精準回答“某型號設備的材料成分”“故障代碼E102的解決步驟”等問題；
  • 金融風控：分析企業年報、輿情新聞，自動構建“公司-關聯方-風險事件”圖譜，提前預警傳導風險；
  • 工作流/智能體：綁定Dify等AI智能體業務創新平臺，實現更精準有效的知識檢索環節。

結語：讓知識從“沉睡”到“流動”

在這個信息過載的時代，真正的競爭力不是擁有多少文檔，而是能從文檔中快速提煉、關聯、應用知識的能力。

AbutionGraphRag正在做的，就是讓知識處理從“人工逐條整理”變成“機器自動構建”，從“關鍵詞匹配”變成“語義深度理解”。

不妨試試這款工具——讓你的文檔知識不再沉睡，而是成為能檢索、能推理、能創造價值的“活資產”。

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Java數據結構第二十六期：解密位圖，海量數據處理的 “空間魔法”

專欄：Java數據結構秘籍 個人主頁：手握風云 目錄 一、位圖 1.1. 概念 1.2. 面試題 1.3. 位圖的實現 1.4. 位圖的應用 一、位圖 1.1. 概念 在數據結構中，位圖（也稱為位數組、位向量或位集）是一種緊湊的方式來表示一…
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芯科科技即將重磅亮相IOTE 2025深圳物聯網展，以全面的無線技術及生態覆蓋賦能萬物智聯

芯科科技即將重磅亮相IOTE 2025深圳物聯網展，以全面的無線技術及生態覆蓋賦能萬物智聯

作為低功耗無線連接領域的創新性領導廠商，Silicon Labs（亦稱“芯科科技”）將于8月27至29日攜其最前沿的人工智能（AI）和物聯網（IoT）解決方案在深圳舉辦的IOTE 2025國際物聯網展中盛大展出。這場亞…
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Linux上安裝多個JDK版本，需要配置環境變量嗎

Linux上安裝多個JDK版本，需要配置環境變量嗎

簡短回答：不需要同時配置多個 JDK 的 JAVA_HOME 和 PATH，但你可以安裝多個版本，并通過靈活的方式在它們之間切換。 文章目錄? 正確做法：安裝多個 JDK，但只讓一個生效（通過環境變量或 alternatives&#xf…
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MySQL有哪些高可用方案

MySQL有哪些高可用方案

大家好，我是鋒哥。今天分享關于【MySQL有哪些高可用方案】面試題。希望對大家有幫助； MySQL有哪些高可用方案? 超硬核AI學習資料，現在永久免費了！ MySQL 高可用方案是指確保 MySQL 數據庫在面對硬件故障、網絡故障、負載過重等…
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【Windows】Windows平臺基于加速地址安裝vcpkg并集成到Visual Studio 2017

【Windows】Windows平臺基于加速地址安裝vcpkg并集成到Visual Studio 2017

基礎運行環境 啟動： 適用于 VS 2017 的 x64 本機工具命令提示 ninja 下載壓縮包 https://gh-proxy.com/https:/github.com/ninja-build/ninja/releases/download/v1.13.1/ninja-win.zip 直接解壓到c:/Windows (無需配置環境變量) CMake 下載安裝包 https://gh-proxy…
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LLMs之MCP：Chrome MCP的簡介、安裝和使用方法、案例應用之詳細攻略

LLMs之MCP：Chrome MCP的簡介、安裝和使用方法、案例應用之詳細攻略

LLMs之MCP：Chrome MCP的簡介、安裝和使用方法、案例應用之詳細攻略 目錄 Chrome MCP的簡介 1、特點 2、與類似項目的比較 Chrome MCP的安裝和使用方法 1、安裝 2、使用方法 加載 Chrome 擴展 與 MCP 協議客戶端一起使用 使用 STDIO 連接（替代方…
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【Java EE】多線程-初階 synchronized 關鍵字 - 監視器鎖 monitor lock

【Java EE】多線程-初階 synchronized 關鍵字 - 監視器鎖 monitor lock

synchronized 關鍵字 - 監視器鎖 monitor lock5. synchronized 關鍵字 - 監視器鎖 monitor lock5.1 synchronized 的特性5.2 synchronized 使??例5.3 Java 標準庫中的線程安全類本節?標? 掌握 synchronized關鍵字5. synchronized 關鍵字 - 監視器鎖 monitor lock &#xf…
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Java多線程：從基礎到實戰

Java多線程：從基礎到實戰

引言多線程是Java并發編程的核心技術之一，廣泛應用于服務器開發、數據處理、實時系統等領域。通過多線程，程序可以充分利用CPU資源，提高執行效率，同時處理多個任務。本文將從多線程的基本概念、實現方式、線程狀態、同步與通信到常…
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list集合可以一邊遍歷一遍修改元素嗎？

list集合可以一邊遍歷一遍修改元素嗎？

今天看來一下Java中list集合部分的八股，發現了一個以前沒注意過的問題，記錄一下list可以一邊遍歷一邊修改元素嗎？答：在 Java 中，List在遍歷過程中是否可以修改元素取決于遍歷方式和具體的List實現類。①：對…
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