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本地知识库问答助手
基于 RAG 架构的个人知识库问答工具，支持导入 Markdown 笔记并进行语义检索与对话式问答。
我是一名软件开发爱好者，业余时间专注于人工智能领域的学习与实践。 从传统机器学习到深度神经网络，再到如今的大语言模型， 我始终保持着对技术的好奇心。
建立这个网站的初衷很简单：把学过的东西写下来。 写作是最好的学习方式之一，也希望这些笔记能对同样在路上的人有所帮助。
class Me:
def __init__(self):
self.name = "小智"
self.role = "AI 学习者"
self.hobbies = [" coding", "reading", "hiking"]
def say_hi(self):
print("感谢来访，一起学习 AI 吧！")基于 RAG 架构的个人知识库问答工具，支持导入 Markdown 笔记并进行语义检索与对话式问答。
深度学习入门项目：使用 PyTorch 搭建卷积神经网络，在 MNIST 数据集上实现 99% 以上的识别准确率。
对比传统机器学习（TF-IDF + SVM）与预训练模型（BERT）在中文新闻分类任务上的效果差异。
用通俗的语言拆解 Self-Attention 的计算过程，配上手算示例，帮助自己也帮助读者真正理解 Q、K、V。
记录在使用大语言模型过程中总结出的提示词技巧：角色设定、思维链、少样本示例等常见手法。
用 NumPy 从零实现一个两层神经网络，亲手推导一遍反向传播，胜过看十篇文章。
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