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默认情况下，我们使用 SimpleDirectoryReader 加载文件时，是以纯文本的方式读取的。很多时候，我们面对的文本格式是多种多样的，例如常见的：PDF、CSV、HTML、Word、Json。这些文件类型，要么在存储时压缩了信息，例如CSV（将公共属性压缩在了首行）；要么加入了额外的标记，例如: HTML（添加了诸如h1、p、div等标签）。如果按照默认方式加载，这些文件都将会被作为纯文本处理，这可能会在查询时产生错误的结果。本节将介绍，如何正确地加载csv格式的文件。
在 LlamaIndex 构建本地文件向量数据库 当中，我们将由文本转换的向量数据保存在了本地的文件目录中，这种方式适合于小量的数据。如果数据量较大，那么可以使用更专业的向量数据库，例如开源的 chroma，这篇文章修改了前面的例子，演示如何使用chroma来保存向量数据，并执行查询。
在 上一篇文章 中，我们已经构建了本地的文件向量数据库，并对其进行了查询。但对于小型文件，或者仅执行一次的查询而言，这种方式又显得比较繁琐，因为它分为了两个步骤，且在本地生成了vector向量数据库。对于临时查询而言，这个文件夹就相当于“临时文件”了。本文延续上面的例子，只不过不在本地创建文件向量库，而是对文件进行直接查询。
在 LlamaIndex 使用大语言模型 这篇文章中，我们介绍了使用LlamaIndex直接对大模型进行提问，并输出结果。在本篇以及后续文章中，我们发挥LlamaIndex的专长，构建RAG，来对本地的私有文档进行提问。这篇文章中，我们先进行第一个步骤：构建本地的文件向量数据库。
最近OpenAI再一次火了一波，因为它推出了 原生多模态图像生成模型。这种模型在训练时直接混合多模态数据（如图文对、音视频同步数据），建立模态间语义映射，统一处理多模态输入输出。直观上，就是提供一张图片，同时配上需求，例如：将这张图片转为吉卜力风格，模型即可自动完成。当前支持最高1024x1536的分辨率，费用大约0.2美元/张。这篇文章将讲述如何实现这一过程，之后就可以将自己喜欢的相片转成吉卜力风格啦。
随着 GPT、Deepseek、Claude 等 LLM（Large Language Model，即大语言模型）的推出，很多人也都通过 豆包、元宝、Kimi 等大厂的应用，开始使用这些模型来协助工作。但是，这些应用都有一个共同的问题：只能基于历史的训练数据，或者借助网页搜索，根据公开的知识来回答问题。人们迫切的需要，将自己私有的数据，例如个人知识库，告诉给 LLM，让LLM可以基于此回答问题。通常，有三种方案可以达成这个效果。
一直对产品设计保持兴趣，也经常会去发现日常生活中让人眼前一亮的巧妙设计，而遇到一些给人带去不不便的拙劣设计，真是恨不得把产品设计者喊到眼前臭骂一顿。因为我比较崇尚简单和有效的设计，这本书的书名首先打动了我，于是就买来读了。书不厚，分为了两部分，7个章节，前面3章，讲述了一些简约设计的理念，并提出了简约设计的基本方法：删除、组织、隐藏和转移。而后面4章，以电视遥控器为例子，详细讲解了如何实践这4种策略。书中配了很多有意思的插图，有些可以说是：一图胜千言了。
部门有一个小小的测试团队，其中的两位测试成员大部分时间都在做一些鼠标点点点的功能测试。因为公司短期内不会招聘高级的测试人员，所以暂时也没有人能帮助她们获得提高。而我本身，则一方面想要提高对于测试的认知；一方面想准备一些面试高级测试人员的面试题目；另一方面，也想提升团队内部的测试水平，就找寻了一些有关测试的书籍进行阅读。测试如果细分下来，种类很多，可以分为白盒测试、黑盒测试；可以分为功能测试、接口测试；可以分为单元测试、集成测试；可以分为冒烟测试、回归测试；还有 灰度测试、性能压测 等等。因为我们现在采用的是 客户端/服务端 分离的架构，对于客户端，可以做一下功能测试；而对于服务端，除了开发人员自测以外，则可以做一下接口测试。
网上测试方面的书不算太多，针对接口测试的就更少了，这本书的书名比较匹配我的需求，就买来读了一下。读完感觉这本书完全就是东拼西凑出来的，和接口测试只有边缘关系，而无直接联系的知识点，比如网络协议、Python的语法、也搬过来凑成一章，占据了过多的篇幅。而核心的接口测试框架的搭建，则是浅尝辄止，介绍了如何使用request库发起http请求，并使用print直接打印结果，连测试最常用的断言 assert－－都没有使用。
这本书也是在得到万维钢的《精英日课》栏目中听到，感觉是比较有意思，同时又比较贴合职场，于是就买来读了。这本书目前还没有简体中文版本，但有繁体版，就硬着头皮读了下繁体版。这篇读书笔记，对于书中提及的9大谎言，做了一个概述。
刘澜的这本管理学书，将管理分为了四大心智模型：学习心智、问题心智、关系心智 和 要事心智。通过这四大模型，讲解了很多管理学的概念，以及作者所主张的管理法则。全书语言表达也比较干练，可以说是干货满满，看完收获良多。
之前在找关于数据分析方面的专业书籍，想查下看这个领域有没有新的图书出版，恰好搜到了这本书《时间黑客：用数据分析做个明白人》。买来看了下，发现和数据分析并没有太大相关。这是一本讲时间管理的书，而在讲时间管理以外，还着重讲述了作者早年的奋斗过程。用书中的话来说，就是普通家庭、普通院校出身，从互联网最基层的客服入行，如何从月薪1300做到年薪百万，并在深圳买房安居的。作者在写作本书之前，还出了一本专业方面的书，也是市面上为数不多的，专注于游戏运营领域的书籍：《游戏运营：高手进阶之路》。
这本书是彼得·德鲁克最富盛名的一本书之一。讲解如何成为一个富有成效的管理者。这本书最早出版于二十世纪八十年代，其中的一些概念已为现在所熟识，例如：当前大多数的公司，尤其是我所在的互联网行业，职员都属于书中所说的“知识工作者”，而不是传统的“体力劳动者”，因此，其管理方式也有所不同。而在德鲁克的时代，仍有很多的工作属于“体力劳动者”，因此本书很多方面讲解了对于这两类人群的不同管理方式。
最近在“得到”APP听万维钢的“精英日课（第5季）”，其中有一讲是《权力七规则》，听完后感觉很有收获，让我对权力有了新的认知，就想读一下原书，而《权力七规则》这本书目前只有英文版，中文版尚未引进。于是找同作者的其他书籍，就发现了这本更早前出版的《权力：为什么只为某些人所拥有》。这本书列举了大量的案例，较系统的讲解了为什么要追求权力、权力带给你的好处、权力的来源、怎样获取权力、如何维护权力等。
这本书是公司的一位领导推给我的，可能因为我正在负责构建公司内部的游戏发行系统，而游戏发行的一个重要渠道就是互联网广告投放。看到这本书的书名“广告系统”，和我们的相关性自然是非常高。但可惜的是，这本书对于我们的参考意义却不大。
这本书的作者是钱自严，之前写过一本《从总账到总监 : CFO的独家财务笔记》，豆瓣评分高达9.2。在了解这本财务书籍的过程中，发现了作者的这本管理类的书。本来我以为作者是分阶段、分步骤讲解如何在职场中“升级打怪”的，看完后发现这本书是作者职场经验的笔记和汇编。全书分为了60个独立的章节，每个章节基本都是由作者经历过的一些案例 或者 是一则小故事，引发的对于处理此类情况的思考总结。这些章节上都标注了作者的写作日期，可见作者是在职场中遇到问题后，及时记录下来，然后再进一步进行整理和润色，最终形成了这本书。
很早以前就看过 稻盛和夫 的《活法》一书，最近在做部门管理，重温一下如何带领团队，就又重新买了他的这本书。这本书应该算是稻盛和夫的收官之作了，此时已经90高龄，全书浓缩了他的价值观和经营理念。最主要的还是这几点：1.树立崇高的事业目的；2.持有强烈且坚定的愿望；3.付出不亚于任何人的努力。
这本书的结构很简单，分为了8个章节，每个章节一个主题，对管理中必须要面对的一些主题进行了讲解，包括：管理、组织、组织结构、领导、激励、决策、计划，以及控制。
这本书的书名叫做“图解产品”，顾名思义，就是用“图”来“解构”产品经理的相关知识。作者在书中引入了大量的UML图，甚至包括类图、状态图等软件设计领域才比较经常使用的图。对大多数产品经理而言，熟悉的可能只有有限的几种，例如泳道图、流程图等。因为我本人是技术出身，看后感觉整体而言，书中的UML图可能过于细致和丰富，部分内容更应该是系统架构师的职责，对于大多数产品经理都难以驾驭，可能作者本身的技术功底不错吧。另外，作者知识面比较广，这本书干货也很多，一些章节，例如交互设计，是可以拓展成单独的书的。
之前读过作者的两本书《指数基金投资指南》以及《定投十年财务自由》，在逛京东书城的时候，无意看到作者的这本新书。因为我实际上也并没有买入太多的指数基金，更多资金还是投入到了主动基金里，所以立即买来读了。和作者前面几本书的风格类似，这本书也是主打一个通俗易懂。书中作者还顺带推广了一下自己的投顾组合，所谓“投顾组合”，有点套娃的感觉：基金是一揽子股票的组合，由基金经理帮你选股；而现在又涌现出了海量的基金，各个基金的收益差异巨大，投顾则帮你选择基金。所以本书也有那么一点点软广的意思。