正好要做市场竞品调研，个么正好，本来也需要学习下市面上新的一些技术方案，就简单先看一个两个RAG方案的供应商：Onyx 和 Unstructured。

国庆回来后，就all in到Agentic chatflow的开发中的（还把人拉到外地去集中办公，累死人啦啊啊啊）
然后看到langgraph出1.0版本了，正好也趁这个机会（恰好也有和同事做技术分享），就看下checkpointer的底层原理。（之前只是知道怎么用，但不太清楚原理）

最近看到langchain blog中，提及了一个新概念，叫Context Engineering，乍一眼看着像是Prompt Engineering Plus？其实还挺不一样的...

这应该是我第一次写高度结合工作上用到的技术的博客，尝试一下。

某下午，窝在家里放空，不小心点开了我那久未更新的博客，灰尘厚得都能拿来种蒜了...再看看日期，竟然已经是六年前的遗物了(~~ 震惊.jpg ~~)。沉默了几分钟后，一念头涌上心头：不如趁着周末，给它来个大扫除吧！

为了更熟练地使用jupyter notebook这种交互式python工具 进行数分学习，开展电商评论类NLP的简单应用和分析

WFST 是带权重的有向图。它把“声音、音素、单词、句子”全部统一结合起来了。

ASR 搜索算法对比：Viterbi, Greedy, Beam Search

没想到国内ASR模型做的最好的公司，部分场景竟然用的还是朴实无华的N-gram。以为是"早已过时"的模型结构，看来还是不能小瞧的，所以重新学习并整理了N-gram相关的内容。

延续前两篇的实践记录，这次聚焦在CV领域的奠基架构——ResNet，并总结训练中常出现的几种归一化手段。