基本上就这些。
SqlBulkCopy 和对应数据库的批量加载工具是最快的选择。
完成此步骤后，Sylius API 应该已经激活，并且之前返回 404 的 API 路由将不再出现此错误。
通过上述方法，查询速度可以从每秒不足1个域名显著提升到每秒数十个甚至更多，具体取决于网络状况、CPU核心数和目标WHOIS服务器的响应速度。
掌握好返回值的使用方式，能让函数更可靠，代码更易读。
下面介绍实用的读写方法，适合大多数实际场景。
通义听悟 阿里云通义听悟是聚焦音视频内容的工作学习AI助手，依托大模型，帮助用户记录、整理和分析音视频内容，体验用大模型做音视频笔记、整理会议记录。
这个函数负责将绘制到屏幕缓冲区的图形实际显示到窗口上。
掌握这一技巧，将显著提升您在数据处理中的灵活性和效率。
在实际应用中，需要根据具体情况调整正则表达式和代码，以达到最佳效果。
# 如果用户不提供--output，args.output会是'default_output.txt' parser.add_argument('--output', default='default_output.txt', help='输出文件路径') # 对于必需参数（位置参数或设置了required=True的可选参数），default通常没有意义， # 因为它们无论如何都必须被提供。
例如，如果希望判断data1中的 一整行 是否在data2中 作为一整行 出现，那么上述方法可能不适用。
3.2 定义API路由 AJAX请求通常会发送到API路由，这些路由返回JSON格式的数据。
在 Go 语言中实现策略模式，核心是通过接口抽象算法行为，并在运行时动态切换具体实现。
这使得依赖 __del__ 来及时释放资源变得不可靠。
总结 本文通过一个实际案例，详细介绍了如何优化包含子查询的MySQL查询。
也可使用 ASSERT_EQ，失败会立即终止当前测试。
""" llm = OpenAI(temperature=0, model_name="text-davinci-003") # 也可以使用gpt-3.5-turbo等 # 配置检索器，增加返回的文档数量 retriever = vectordb.as_retriever(search_kwargs={"k": k_value}) # 注意：如果chain_type_kwargs包含与retriever冲突的参数，可能会导致问题 # 确保chain_type_kwargs是适合stuff链的 # 例如，可以用于设置prompt模板等 # chain_type_kwargs = {"prompt": YOUR_CUSTOM_PROMPT_TEMPLATE} qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type( llm=llm, retriever=retriever, chain_type="stuff", # "stuff"会将所有检索到的文档拼接起来 # chain_type_kwargs=chain_type_kwargs, # 如果有自定义prompt，可以在这里传入 return_source_documents=True # 方便调试，查看哪些文档被检索到 ) print(f"RetrievalQA chain setup with k={k_value} for retriever.") return qa_chain # 主运行逻辑 if __name__ == "__main__": UPLOAD_DIR = './static/upload/' # 确保此目录存在并包含PDF文件 PERSIST_DIR = './ChromaDb' # 1. 加载和分割文档 # 尝试更大的chunk_size和chunk_overlap以捕获更多上下文 texts = load_and_split_documents(UPLOAD_DIR, chunk_size=1500, chunk_overlap=150) # 2. 创建或加载向量数据库 vectordb = create_or_load_vectordb(texts, PERSIST_DIR) # 3. 设置QA链，并增加检索的k值 # k值应根据期望的响应长度和LLM的上下文窗口进行调整 # 例如，如果每个chunk 1500字，k=8，总上下文将是12000字，需要LLM支持 qa_chain = setup_qa_chain(vectordb, k_value=8) # 4. 提问并获取响应 query = "请总结这篇文档的主要内容" # 替换为你的具体查询 print(f"\nQuerying: '{query}'") response = qa_chain({"query": query}) print("\n--- Full Response ---") print(response["result"]) print("\n--- Source Documents ---") for i, doc in enumerate(response["source_documents"]): print(f"Document {i+1} (Page {doc.metadata.get('page', 'N/A')}):") print(doc.page_content[:500] + "...") # 打印前500字 print("-" * 20) 在setup_qa_chain函数中，我们通过vectordb.as_retriever(search_kwargs={"k": k_value})将检索器配置为返回k_value个最相关的文档块。
GAE 平台会负责这些，极大地降低了运维投入。
最常用的是 public 继承。

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