基于coze平台，小胖开发出了飞牛NAS问答助手，涵盖官网帮助中心知识，并计划增加公众号文章和社区求助信息。用户可通过公众号的体验链接和coze平台的体验链接进行体验。此外，还欢迎大家关注其公众号《编程挺好玩》进行交流讨论。摘要重点突出了问答助手的开发、功能及体验方式，并欢迎用户关注和参与。

文章摘要： 本文介绍了如何使用Lucky反向代理工具轻松实现安全公网访问。文章首先简要概述了Lucky工具的特点和优势，然后详细指导读者如何安装和配置Lucky，包括环境准备、安装步骤、重要事项设置、反向代理规则配置等。此外，文章还介绍了Lucky的其他功能，如DDNS设置、SSL证书管理、安全入口、重定向、IP白名单配置、WebDAV配置等。最后，文章还推广了腾讯云的年底促销活动，提供了购买云服务器的建议。本文旨在帮助读者了解并使用Lucky工具，实现家庭NAS或其他服务的公网访问，提高安全性和便利性。

作者近期对旧开发的rag系统进行升级，并研究了多个GraphRag框架，如fast-graphrag和lightrag。作者打算结合nebula数据库实现GraphRag系统，并分享开发过程中的经验。文章通过展示何同学事件中的图结构示例和新增文本信息，突出了GraphRag系统成功提取出关联关系的实践效果。此为GraphRag与Nebula实战的第一部分引言。

文章摘要：本文简要介绍了RAG（检索增强生成）技术的发展历程，从Naive RAG、Advanced RAG、Modular RAG、Graph RAG到Agentic RAG，分析了各个阶段的特点和创新点。文章还提到了文档处理在RAG系统中的重要性和相关开源项目的应用。最后，文章探讨了RAG技术的实用化和自主决策方向的发展趋势。 一、引言 近年来，随着人工智能技术的不断发展，RAG（检索增强生成）技术逐渐成为研究的热点。RAG技术通过集成实时数据检索来增强大型语言模型（LLM），以提供与上下文相关的最新响应。本文旨在带领读者了解RAG技术的发展历程，从Naive RAG到Agentic RAG，探讨其应用场景和未来发展趋势。 二、RAG的各阶段发展 1. Naive RAG Naive RAG是RAG技术的初级阶段，主要基于简单的基于关键字的检索技术从静态数据集中获取文档。其特点是简单易实施，适用于涉及基于事实的查询的任务。然而，也存在缺乏上下文感知、碎片化输出和可扩展性问题等局限。 2. Advanced RAG Advanced RAG阶段引入了密集向量搜索、上下文重新排序和迭代检索等技术突破，提高了答案的精准度，适用于研究综合、个性化推荐等应用。然而，计算开销和可扩展性受限等挑战仍然存在。 3. Modular RAG Modular RAG把RAG拆成可替换的模块，如检索器、生成器、工具接口等，按需定制，打破了“一刀切”的局面，成为企业落地RAG的主流选择。 4. Graph RAG Graph RAG通过集成基于图的数据结构扩展了传统的检索增强生成系统，利用图形数据中的关系和层次结构来增强多跳推理和上下文丰富。其典型应用包括医疗诊断和法律研究等。 5. Agentic RAG Agentic RAG是RAG技术的终极形态之一，致力于实现AI自主决策。它通过更加智能地处理文档和集成外部数据，提高了决策的准确性和效率。 三、文档处理在RAG系统中的重要性和相关开源项目应用 在RAG系统中，文档处理是一个核心模块，其好坏会很大程度影响后续的检索结果和回答生成效果。针对文档的处理，出现了许多开源项目，如微软的markitdown、基于模型的分片处理Agentic Chunking等。这些项目为RAG技术的发展提供了有力支持。 四、RAG技术的实用化和自主决策方向的发展趋势 随着RAG技术的不断发展，其应用场景越来越广泛。未来，RAG技术将更加注重实用化和自主决策方向的发展。通过不断优化算法、提高模型的适应性和鲁棒性，RAG技术将更好地服务于各行各业，推动人工智能的实用化发展。 五、结论 本文详细介绍了RAG技术的发展历程，从Naive RAG到Agentic RAG，分析了各个阶段的特点和创新点。同时，文章还探讨了RAG技术的实用化和自主决策方向的发展趋势。随着人工智能技术的不断发展，RAG技术将在更多领域得到应用，为人们的生活带来更多便利。

本文介绍了如何在飞牛NAS上部署talebook来阅读电子书，包括安装、配置和使用步骤。通过Docker部署，实现手机app阅读电子书的功能。文章详细描述了如何配置talebook服务器，包括挂载目录、设置互联网书籍信息源等步骤。同时介绍了如何使用手机app来访问阅读电子书，包括安卓和iOS设备的操作步骤。文章还提到了支持的刮削功能，可以让读者获取书籍的详细信息。最后，文章感谢大家的阅读并欢迎关注公众号交流讨论。

本文介绍了一个有趣的Docker应用新闻聚合展示平台newsnow，可部署在支持Docker的NAS系统如飞牛、群晖等上。该平台拥有多达17个新闻源，展示内容丰富的新闻资讯。文章详细说明了使用Docker进行安装部署的步骤，包括配置环境变量和挂载数据库等。此外，还提供了关于如何配置GitHub app登录的密钥等信息。最后，文章还提到了其他注意事项，如网络问题处理和公众号关注等。这是一个轻松获取新闻资讯的好玩的项目，让你永远吃瓜第一线。

飞牛NAS系统更新了影视应用，修复了一些bug，并特别提到了qBittorrent下载器的问题。更新后，在影视设置中有一个实时监控媒体文件更新的选项，推荐开启。对于qBittorrent下载器，如果开启相应设置，未下载完成的文件会在后缀名加上!qb，下载完成后才会显示真实文件类型。飞牛影视监控可能因文件大小变化触发刮削功能导致CPU异常占用。此外，社区有用户虽未设置qBittorrent的外网访问，但可通过特定设置满足下载需求。使用qBittorrent时建议设置复杂密码，注意外网访问安全。

本文主要介绍了如何使用飞牛NAS搭配navidrome、musictag以及音流app来打造专属音乐时光机，记录并珍藏听歌足迹。文章详细描述了navidrome中关于音乐记录的配置方法，包括与last.fm和ListenBrainz等服务的集成，以及Spotify的配置方法。此外，文章还介绍了在测试过程中遇到的小插曲以及完整的docker-compose.yaml文件配置。最后，作者呼吁读者分享自己的体验和使用心得，并感谢点赞支持，祝愿读者听歌愉快。

本文盘点了飞牛NAS上常用的下载器，包括迅雷、qBittorrent、transmission、Aria2和百度网盘。迅雷下载BT资源速度快，但需注意设置上传速度避免影响网络体验；qBittorrent和transmission类似于BT下载，可调整上传和下载速度限制；Aria2需设置密钥，限速位置明确；百度网盘登录后即可使用，特权丰富。总体而言，这些下载器在NAS上都有良好的表现，用户可根据需求选择合适的下载器。

本文介绍了在飞牛NAS上使用Navidrome搭建个人音乐服务的详细步骤，包括Navidrome的安装和音乐文件的配置。文章还介绍了使用MusicTag工具补充音乐信息的方法以及手机APP音流的配置。最后，作者总结了自己使用Navidrome的体会并鼓励读者留言评论。文章关键词为纯粹乐享、飞牛NAS打造专属私人音乐库经验分享和飞牛。