AI建筑知识问答 用人工智能ChatGPT帮你解答所有建筑问题 22 查看详情 3. Windows 系统 在 Windows 上安装 C/C++ 库通常比 macOS 或 Linux 稍微复杂一些，因为没有一个统一的系统级包管理器。
这可以防止资源泄露，尤其是在高并发或长时间运行的服务中至关重要。
使用可靠事件模式（事务消息） 一些高级的消息中间件（如RocketMQ）原生支持“事务消息”，简化了上述流程。
以下是使用HuggingFaceEmbeddings优化Langchain RAG检索的示例代码：from langchain.document_loaders import PyPDFLoader, DirectoryLoader from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter from langchain.vectorstores import Chroma from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings from langchain.chains import RetrievalQA from langchain.llms import OpenAI, HuggingFaceHub # 引入不同的LLM选项 # 1. 文档加载 # 假设您的PDF文档位于'/tmp/'目录下 loader = DirectoryLoader('/tmp/', glob="./*.pdf", loader_cls=PyPDFLoader) documents = loader.load() # 2. 文本分块 # RecursiveCharacterTextSplitter是一个强大的分块器，能够智能地保留语义结构 text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=100) texts = text_splitter.split_documents(documents) # 3. 嵌入与向量存储 - 关键优化点 # 使用HuggingFaceEmbeddings，并指定一个高性能的预训练模型 # 推荐模型： # - "sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2" 适用于多语言和通用语义相似性 # - "bert-base-multilingual-cased" 适用于多语言，通常在特定任务上表现良好 # 请根据您的文档语言和需求选择合适的模型 embeddings = HuggingFaceEmbeddings( model_name="bert-base-multilingual-cased" # 示例选择一个多语言BERT模型 # model_name="sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2" ) # 持久化向量数据库，方便重复使用 persist_directory = "/tmp/chromadb" vectordb = Chroma.from_documents(documents=texts, embedding=embeddings, persist_directory=persist_directory) vectordb.persist() # 将向量数据库保存到磁盘 # 4. 构建检索问答链 # 可以选择不同的LLM，例如OpenAI模型或HuggingFaceHub上的开源模型 # 示例：使用OpenAI LLM # llm = OpenAI(temperature=0, model_name="text-davinci-003") # 示例：使用HuggingFaceHub上的开源LLM llm = HuggingFaceHub(repo_id="google/flan-t5-base", model_kwargs={"temperature":0.6,"max_length": 500, "max_new_tokens": 200}) qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type( llm=llm, retriever=vectordb.as_retriever(), chain_type="stuff", # "stuff"链类型将所有检索到的文档填充到提示中 return_source_documents=True # 返回检索到的源文档，便于调试和验证 ) # 5. 执行查询 question = "请总结这本书的主要内容" # 替换为您的实际问题 response = qa_chain({"query": question}) print(response) 进阶考量与最佳实践 嵌入模型选择： AiTxt 文案助手 AiTxt 利用 Ai 帮助你生成您想要的一切文案，提升你的工作效率。
输出： 硅基智能 基于Web3.0的元宇宙，去中心化的互联网，高质量、沉浸式元宇宙直播平台，用数字化重新定义直播 62 查看详情 使用 numpy.where 和 between 更新后的DataFrame: ID Date dummy 0 0 2019-01-03 20:00:00 1 1 2019-01-04 14:30:00 x 2 2 2019-01-04 16:00:00 x 3 3 2019-01-04 20:00:00 x3. 方法二：使用布尔索引和 pandas.Series.between() 布尔索引是Pandas中一种非常强大的数据筛选和赋值机制。
解决方案代码： 怪兽AI数字人 数字人短视频创作，数字人直播，实时驱动数字人 44 查看详情 dct = {d['token']: d['tsym'] for d in my_dict['1']}代码解析： my_dict['1']: 首先，我们通过键 '1' 访问到原始字典中包含所有金融工具信息的列表。
注意导出规则： 只有大写字母开头的类型才能被外部包访问。
只要掌握 SQL 语句和 SqlCommand 的使用，就能灵活控制数据库结构。
// 例如，可以返回 HTTP 500 错误。
这有助于创建更安全、更易于理解和维护的并发代码。
掌握它，能让开发更干净、可复现。
而default则是一个更广泛、更抽象的概念。
当我们对这些带有微小偏差的浮点数进行运算时，这些偏差可能会累积或放大，从而产生不符合直觉的结果。
手动配置环境（适合进阶用户） 如果想深入了解运行机制，可以手动安装各组件： 立即学习“PHP免费学习笔记（深入）”； 安装Apache或Nginx作为Web服务器。
<?php // script_one.php class fooOne { public function do_something() { echo "Doing something from fooOne (script one).\n"; } } ?>script_two.php (定义子类并继承) 我们将script_two.php中的foo类重命名为fooTwo（或者保持为foo，只要不与fooOne冲突），并让它继承fooOne。
在PHP开发中，递增操作符（如 $i++ 或 ++$i）通常用于数值变量的自增操作，而国际化（i18n）字符串处理则涉及多语言文本的管理，例如通过 gettext 或 _() 函数实现翻译。
在实际开发中，务必重视错误处理和代码的可扩展性，以确保系统的稳定性和适应性。
36 查看详情 当用户访问您的网站时，session_start() 函数会启动或恢复一个会话。
stringstream 不复杂但容易忽略细节，在处理字符串转换和解析任务时，是一个稳定可靠的选项，尤其适合竞赛编程、配置解析或日志处理等场景。
-o output.pdf：指定输出文件名。

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