选择合适的CI平台 目前主流的CI工具有GitHub Actions、GitLab CI、CircleCI、Travis CI等。
因此，在设计程序时，应尽量使用静态成员而不是全局变量。
在Python脚本中指定文件，通常是通过提供文件的路径来实现。
适用于插件式或事件驱动场景。
4. 完整流程示例代码 将上述步骤整合，形成一个完整的问答系统构建流程：from langchain.document_loaders import DirectoryLoader, PyPDFLoader from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter from langchain.vectorstores import Chroma from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings # 假设已配置OpenAI API Key from langchain.chains import RetrievalQA from langchain.llms import OpenAI # 1. 加载和分块文档 def load_and_split_documents(directory_path: str = './static/upload/') -> list: loader = DirectoryLoader(directory_path, glob="./*.pdf", loader_cls=PyPDFLoader) documents = loader.load() # 调整chunk_size和chunk_overlap以优化上下文 text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=150) texts = text_splitter.split_documents(documents) return texts # 2. 创建并持久化向量数据库 def create_vectordb(documents: list, persist_directory: str = './ChromaDb') -> Chroma: embeddings = OpenAIEmbeddings() vectordb = Chroma.from_documents(documents=documents, embedding=embeddings, persist_directory=persist_directory) vectordb.persist() return vectordb # 3. 设置问答链，并配置检索器 def setup_qa_chain(vectordb: Chroma, k_documents: int = 6) -> RetrievalQA: llm = OpenAI(temperature=0, model_name="text-davinci-003") # 关键：通过search_kwargs={"k": k_documents}增加检索文档数量 retriever = vectordb.as_retriever(search_kwargs={"k": k_documents}) qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type( llm=llm, retriever=retriever, chain_type="stuff", return_source_documents=True ) return qa_chain # 主执行逻辑 if __name__ == "__main__": # 假设你的PDF文件在 './static/upload/' 目录下 # 请确保设置了OPENAI_API_KEY环境变量 print("--- 步骤1: 加载并分块文档 ---") documents_to_process = load_and_split_documents(directory_path='./static/upload/') print(f"已加载并分块 {len(documents_to_process)} 个文本块。
只要PHP环境配好了，运行PHP文件非常简单。
它不仅仅是用户的基本信息，更是用户兴趣、行为偏好的集合。
整数示例： fmod(5, 1) 的结果是 0.0。
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初始化与赋值 创建后可直接通过下标进行初始化或修改值。
这使得每个项目可以拥有自己独立的依赖版本，并且项目可以放置在文件系统的任何位置。
两个对应位不同时结果为1。
选择哪个取决于具体需求。
这会导致大量的内存重新分配和数据复制，尤其是在处理大数据量时，性能会急剧下降。
在每次迭代中，内层推导式 [0 for _ in range(COLS)] 都会独立地创建一个全新的 [0, 0, 0] 列表对象。
通常情况下，这与事件绑定方式有关。
但是，Go通过方法声明中的接收者（receiver）来实现类似的功能。
我们将通过递归遍历的策略，有效提取所有节点并移除其子节点引用，最终生成一个易于处理的单一层级数组，并探讨相关的代码实现、注意事项和最佳实践。
优点：支持对文档的增删改查，适合频繁操作的场景 缺点：占用内存大，处理大文件时性能较差 适用场景：中小型XML文件，需要多次操作文档内容 2. SAX（Simple API for XML）解析 SAX是一种基于事件驱动的流式解析方式，逐行读取XML内容，触发开始标签、文本、结束标签等事件。
始终保持对Python生态系统中依赖关系和版本兼容性的关注，是成为一名高效Python开发者的重要一环。

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