- 模块名通常为仓库地址，如github.com/yourname/project，确保唯一性和可导入性 - 子包路径应体现功能层级，例如github.com/yourname/project/database、.../project/api/handlers - 避免过深嵌套（超过3层），否则导入语句冗长易错 - 可通过internal目录限制包访问范围，仅允许同级或上级包导入 控制包的公开API粒度 每个包应有清晰的对外接口，避免暴露过多内部实现细节。
CMake用户： 使用target_link_libraries()命令。
选择返回引用还是指针取决于是否可能为空（指针可为 nullptr）、语义清晰度（引用更安全直观）以及是否需要表示“无对象”状态。
在示例中，header("Access-Control-Allow-Origin: *"); 就是用于允许任何来源的客户端进行跨域请求。
示例：$name = "Alice"; $message = 'Hello $name'; // 不解析变量 $greeting = "Hello $name"; // 解析变量，输出 Hello Alice 双引号中支持变量解析和转义字符（如 \n, \t），单引号则原样输出。
解决方案 在Python里，处理环境变量的核心工具就是os.environ。
在多种解决方案中，设置 PYTHONPATH 环境变量是管理项目级模块导入的最佳实践。
解决方案 在我看来，如果你是C++初学者，又想快速在项目里看到图形界面输出的效果，SFML（Simple and Fast Multimedia Library）绝对是一个非常棒的起点。
_sub 是我们要添加的后缀。
总结 虽然 Google App Engine Go SDK 的官方文档中没有明确列出刷新 Memcache 的方法，但 appengine/memcache 包确实提供了一个 Flush 函数。
# {context} # 问题: {question} # 有用的回答:""" # QA_CHAIN_PROMPT = PromptTemplate.from_template(template) # 构建RetrievalQA链 qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type( llm=llm, retriever=vectordb.as_retriever(), # 从向量数据库获取检索器 chain_type="stuff", # 将所有检索到的文档填充到LLM的上下文 # chain_type_kwargs={"prompt": QA_CHAIN_PROMPT}, # 如果使用了自定义PromptTemplate return_source_documents=True # 返回检索到的源文档 ) # 提出问题并获取答案 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("\n--- 问答结果 ---") print(f"问题: {question}") print(f"答案: {response['result']}") print("\n--- 检索到的源文档 ---") for doc in response['source_documents']: print(f"文档内容: {doc.page_content[:200]}...") # 打印前200字 print(f"文档来源: {doc.metadata}")开源LLM替代方案 如果您不想使用OpenAI，可以灵活地选择HuggingFace Hub上的其他开源LLM：from langchain_community.llms import HuggingFaceHub # 示例1: Google Flan-T5-base # llm = HuggingFaceHub(repo_id="google/flan-t5-base", # model_kwargs={"temperature":0.6,"max_length": 500, "max_new_tokens": 200}) # 示例2: EleutherAI/gpt-neo-2.7B # llm = HuggingFaceHub(repo_id="EleutherAI/gpt-neo-2.7B", # model_kwargs={"temperature":0.6,"max_length": 500, "max_new_tokens": 200})请确保您已经设置了HUGGINGFACEHUB_API_TOKEN环境变量。
对我来说，最优雅也最具前瞻性的方法，是引入自定义命名空间。
特别留意“Failed to load resource”或“404 Not Found”错误，它们通常指向文件路径问题。
通过启用和配置钩子，你可以实现如请求前处理、权限验证、日志记录等功能。
检查Cookie的Domain和Path属性，确保在后续请求中设置Cookie时，这些属性与API的要求一致。
Python 3 引入了 * 操作符，让解包更灵活。
有效的验证机制包括以下方面： 字段存在性检查：确认必要字段是否提供，缺失则返回400错误 类型校验：确保数值型字段为数字、邮箱符合格式、布尔值合法等 长度与范围限制：设置字符串最大长度、数值区间、数组元素数量上限 白名单过滤：对枚举类字段（如状态、类型）使用预定义值比对，拒绝非法选项 推荐使用成熟验证库（如Joi、Ajv、Validator.js），通过预定义Schema提升代码可维护性。
Go的惯用法： 这种显式的条件判断是Go语言的惯用法。
date.Weekday() != time.Monday 确保日期回溯到最近的周一。
循环： 重复步骤 2，直到队列 Q 为空。

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