项目实战
从 0 搭一套 Python AI 知识库（九）：统计、日志与部署
AI 流水、租户配额、requestId/traceId 日志与 Docker 部署，收尾上线。
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从 0 搭一套 Python AI 知识库（八）：Agent 与多轮记忆
LangGraph 工具与 PostgreSQL 记忆，限次、剪历史、引用重写和并发踩坑。
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从 0 搭一套 Python AI 知识库（七）：问答与流式输出
会话、提示词、引用落库与 SSE 流式输出，没有资料时不调模型。
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从 0 搭一套 Python AI 知识库（六）：混合检索 —— 向量 + 关键词
向量 + 关键词双路召回，RRF 融合、阈值与版本复核，让检索既懂意思也认字面。
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从 0 搭一套 Python AI 知识库（五）：把切片变成向量
把切片变成 1024 维向量写进 pgvector，处理批次失败、状态回写和卡死任务。
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从 0 搭一套 Python AI 知识库（四）：解析、切片与补偿任务
五种格式解析、标题路径、按句切片的 overlap 技巧，以及没有 MQ 时的状态机与补偿任务。
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从 0 搭一套 Python AI 知识库（三）：建知识库、传文档
建知识库、用 MinIO 流式上传、SHA-256 去重、配额校验，并让上传后立即解析。
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从 0 搭一套 Python AI 知识库（二）：数据库、登录与多租户
PostgreSQL 8 张表、SQLAlchemy 异步会话、SSO 换票、Redis 会话与多租户隔离，一次接通。
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从 0 搭一套 Python AI 知识库（一）：先把服务跑起来
从空目录把 FastAPI 骨架立起来：配置、统一返回、异常兜底和健康检查，跑通第一条命令。
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从零搭建 AI 知识库系统（五）：Agent 装配与整仓升级踩坑
最后一篇，讲知识库 Agent 的设计，以及为了用上它而做的一次整仓升级——那次升级里踩到的两个坑，比 Agent 本身更值得记录。 一、依赖与装配 <!– Spring AI Alibaba Agent（ReactAgent 多跳推理） –>