知识图谱实战（一）：数据采集与实体关系抽取（完整代码）
知识图谱实战（一）：数据采集与实体关系抽取（完整代码） 从文档/网页里抽"实体和关系"，拼成三元组，这是知识图谱的原材料。这篇讲清楚：数据从哪来、怎么把文字变成 (头实体, 关系, 尾实体)，给一套完整可运行的抽取代码，并为 《知识图谱（二）Neo4j 构建》/《知识图谱……
Agentic Engineering：企业AI规模落地的实践路径
引言：AI Agent能处理80%的客户问询，但企业不敢让它独立处理剩余的20% 过去两年，从金融到制造，从零售到医疗，企业将AI Agent引入业务流程已从“探索尝鲜”变成“常态实践”。然而，一个尴尬的现实随之浮现——市场上有大量令人惊艳的Demo：一个Agent能自动处理客户退款，……
npm 默认封杀 postinstall 脚本：供应链安全的一次硬着陆
2025年3月，npm 官方宣布默认阻止 postinstall 脚本自动执行。这一决定直接回应了近年来愈演愈烈的供应链攻击——仅 2024 年就有超过 200 起通过 postinstall 脚本发起的恶意攻击事件。npm 的这一步，等于把过去默认信任的安装后执行机制，改成了默认怀疑。 postinstall 脚本：从便利到隐患 postinstall 脚本是 npm 包生命周期中的一环，在包安装完成……
SCADA、物联网IOT和MES之间的联系与区别
点击上方 MES百科 关注我们 e-works鼓励原创，如需投稿请参看首页“原创投稿”说明。 ✎导 读 比较SCADA与MES两者系统，SCADA在资料撷取与监控的强大效能，终究非MES所能全面取代，而就功能取向来看，MES最主要的作用仍在于管理，在自动化平台的资料流中，SCADA是属于资料……
Spring AI 多Agent攻防实战：从GPT-5.6-Cyber到自动化安全运营全指南
导语 随着 OpenAI GPT-5.6-Cyber 安全大模型落地，95%的中高级攻防任务已实现自动化。 但单一模型能力终究有限：漏洞探测不会研判、渗透不会溯源、告警不会处置。真正的企业级安全智能化，靠的不是“单模型开挂”，而是多智能体（Multi-Agent）协同作战。 今天这篇文章，我们基于 Spring AI 从零搭建一套多Agent……
企业AI中台，是“万能钥匙”还是“新的大坑”？
AI的上半场比的是算力和算法，下半场拼的是能不能在真实的业务土壤里扎根。 最近跟几个做数字化转型的朋友聊天，发现一个很有意思的矛盾：一边是老板天天催“AI必须上”，一边是技术团队愁眉苦脸说“落地难、重复造轮子、成本控不住”。很多企业把大模型买回来了，发现它在PPT里很酷，放到业务里……
别只会画流程图！彻底搞懂 Spring AI Alibaba Graph 的节点、边与 State
Spring AI Alibaba Graph 工作流：节点和边到底是怎么回事？ 摘要：搞懂 Spring AI Alibaba Graph 里的节点、边、State 这三个核心概念，才能玩转工作流编排。本文从实际项目踩坑经验出发，带你彻底搞清楚 DAG 是怎么跑起来的。 最近在啃 Spring AI Alibaba Graph 的源码，刚开始真的有点懵。 节点是啥？边又是啥？State 怎么传的？条件分支怎么搞？ 查了……
基础RAG搞不定的问题，高级RAG一招解决
前四篇我们把基础RAG和Advanced RAG都讲完了——混合检索、Rerank重排序这些已经是生产标配。但有些场景，光靠"检索→重排→生成"这条线性流水线还是搞不定： 用户问"A公司的CEO之前在哪家公司任职？"——这个答案可能分散在三份不……
物联网安全研究之一：IoT架构介绍
最近，很多人都向我咨询物联网（IoT）安全研究如何入门的问题，以此，我打算写一些物联网相关的安全加固、渗透测试和漏洞利用的文章，以供大家参考借鉴，希望能帮大家解疑释惑。 前言 对于安全研究者来说，知晓一项新式复杂技术的研究入门和攻击知识至关重要。当然对于这种普遍问题来说，也有着一种常……
知识库+RAG调试优化秘籍：3步让AI回答更精准！
在企业智能化转型浪潮中，如何让AI系统准确理解并高效利用专业知识，已成为提升竞争力的关键。知识库+RAG技术正以其强大的信息检索和生成能力，成为解决这一难题的金钥匙——它不仅能够深度挖掘企业知识资产价值，还能确保AI回答的准确性和可靠性，真正实现知识驱动决策。 🌟 什么是RAG？ RA……
