import os from langchain_community.vectorstores import FAISS from langchain_community.embeddings import VertexAIEmbeddings from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter, Language # 配置嵌入模型 EMBEDDING_QPM = 100 EMBEDDING_NUM_BATCH = 5 embeddings = VertexAIEmbeddings( requests_per_minute=EMBEDDING_QPM, num_instances_per_batch=EMBEDDING_NUM_BATCH, model_name="textembedding-gecko", max_output_tokens=512, temperature=0.1, top_p=0.8, top_k=40 ) # 文本分割器 text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter.from_language( language=Language.PYTHON, chunk_size=2000, chunk_overlap=500 ) # 加载训练数据并创建文档 docs = [] training_data_path = "training/facts/" # 假设训练数据文件在此目录 trainingData = os.listdir(training_data_path) for training_file in trainingData: with open(os.path.join(training_data_path, training_file), 'r', encoding='utf-8') as f: print(f"Add {f.name} to dataset") texts = text_splitter.create_documents([f.read()]) docs.extend(texts) # 从文档创建FAISS向量存储并保存到本地 store = FAISS.from_documents(docs, embeddings) store.save_local("faiss_index") print("FAISS index created and saved.")构建对话检索链 接下来，我们将逐步构建ConversationalRetrievalChain，重点关注内存、提示模板和chat_history的处理。
例如在 Linux 或 macOS 的 shell 配置文件中添加： export PATH=$PATH:/usr/local/go/bin 验证安装成功： 立即学习“go语言免费学习笔记（深入）”； go version 这种方式简单直接，适合只使用一个稳定版本的开发者。
在Python 2.x 时代，以及早期的Python 3.x 版本中，合并字典的主要方式是依靠 dict.update() 方法。
比如Zend Certified PHP Engineer（ZCPE），它的考纲就是公开的，你需要逐项对照，看看自己哪些部分是强项，哪些是盲区。
使用Go模块结合Dependabot或Renovate等工具可实现依赖自动升级，通过go list -u检查过时依赖，go get升级版本，并在CI/CD中定时执行检查，配合测试套件验证更新兼容性，确保安全高效地维护依赖。
可通过make_pair、直接构造或花括号初始化；其first和second成员可直接访问；常用于map等容器的键值对操作；支持按first优先、second次之的比较规则，适用于排序场景。
但有时某些类型需要特殊处理，这时就可以使用函数模板特化。
make：调用编译器实际构建项目。
最后，与现有Golang框架或库的兼容性问题也可能出现。
在实际应用中，应该根据具体的业务需求，选择合适的重定向方式。
定义两个 3x3 卷积核： 立即学习“PHP免费学习笔记（深入）”； Gx = [-1, 0, 1; -2, 0, 2; -1, 0, 1] Gy = [-1,-2,-1; 0, 0, 0; 1, 2, 1] 梯度强度 = √(Gx² + Gy²)，可近似为 |Gx| + |Gy| 以提高性能。
基本上就这些。
通过参考 IRLib2 库、搜索设备型号或使用红外信号分析仪，可以找到这些参数。
%m: 匹配错误信息。
源代码映射： 对于混淆过的代码，可以上传符号文件，将堆栈跟踪还原为可读的源代码行。
例如，如果你的cgo代码包含以下内容：// #cgo CFLAGS: -I. -fPIC // #cgo LDFLAGS: -lstdc++ -w -hostobj -L. libsomething.a // #include "something.h" // #include <stdlib.h> import "C" import "fmt" func main() { fmt.Println("Hello, C!") }那么，你需要将LDFLAGS修改为：// #cgo CFLAGS: -I. -fPIC // #cgo LDFLAGS: -lstdc++ -w -linkmode=external -L. libsomething.a // #include "something.h" // #include <stdlib.h> import "C" import "fmt" func main() { fmt.Println("Hello, C!") }这样，Go编译器将会使用宿主链接器来链接C代码，从而避免了-hostobj导致的错误。
在处理XML文件时，压缩XML内容可以减小文件体积，提高传输效率和存储利用率。
文件上传： 示例中profile字段是ImageField，模板中使用了enctype="multipart/form-data"，这是处理文件上传所必需的，这点做得很好。
我们的目标是不仅能访问code和username，还能遍历nodes数组，获取每个节点的id和time。
密码哈希： 对于用户密码，使用专门的哈希函数，如password_hash()（基于bcrypt），而不是简单的MD5或SHA256。

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