About This Notebook

关于这份学习手记

这里保存的是我在学习大模型及相关技术时整理的笔记，不按时间发布文章，也不把学习过程包装成结论。

PythonFastAPI数据处理机器学习提示词RAG

这个博客记录什么

01

保留完整知识脉络

尽量保留原有知识点、代码、公式和示例含义，再通过分类、锚点与专题页面改善阅读顺序。

02

分享笔记，不写时间线

内容按主题持续修订，页面不展示具体提交时间，也不以日期制造更新压力。

03

保持个人学习语境

使用中性的笔记表达，不保留机构或人员宣传语，也不编造经历、成果和完成进度。

当前内容地图

Development编程与服务开发Python 基础、Linux、网络编程与 FastAPI Data数据存储与分析MySQL、Redis、NumPy、Pandas 与 Matplotlib Foundations机器学习与 NLP机器学习、深度学习和自然语言处理 LLM大模型与提示词大模型发展脉络、提示词方法与项目案例 PlatformsAI 应用平台Coze 私有数据访问与 Dify 知识库 Engineering企业级 RAG 系统从系统概览到检索、治理、验证与交付

整理方式

1. 完整笔记保存在唯一源文件中，网页由明确的发布清单生成。
2. 普通笔记保持独立全文；体量较大的 RAG 笔记拆成 32 个连续阅读页面。
3. 图片只发布 Markdown 正文实际引用且本地存在的文件。
4. 标题使用稳定锚点，便于学习路线和分类页直接定位知识点。
5. 页面提供暗色与浅色切换，不展示文章发布时间或具体学习进度。

从哪里开始

不知道先看什么选择一条学习路线 → 已经有明确主题浏览全部笔记 → 准备深入工程实践进入 RAG 专题 →

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