在Python面向对象编程中，我们经常需要根据对象的初始化参数来定制其行为。
Go语言内置的testing包让编写单元测试变得简单直接。
如果需要调整等级划分标准，需要相应地修改字符串。
合理使用 Smarty 可让前后端协作更顺畅，同时提升系统可维护性和响应效率。
理解两者的生成和调用流程，能帮助你在实际项目中灵活运用。
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough, RunnableParallel from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser from langchain_community.vectorstores import FAISS # 示例，实际可替换为其他向量库 from langchain_community.embeddings import OpenAIEmbeddings # 示例，实际可替换为其他嵌入模型 from langchain_community.document_loaders import TextLoader # 示例 from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter # 示例 from langchain_openai import ChatOpenAI # 示例，实际可替换为其他LLM from operator import itemgetter import os # 假设已经配置了OPENAI_API_KEY环境变量 # os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "YOUR_API_KEY" # 1. 模拟数据加载和索引 # 实际应用中，这里会加载你的文档并创建向量存储 # 为了示例，我们创建一个简单的内存向量存储 with open("example_docs.txt", "w") as f: f.write("Finance accounts typically contain records of financial transactions, including income, expenses, assets, liabilities, and equity. They are used to track a company's financial performance and position.\n") f.write("A balance sheet provides a snapshot of a company's assets, liabilities, and owner's equity at a specific point in time.\n") f.write("The income statement reports a company's financial performance over a specific accounting period, showing revenues and expenses.\n") loader = TextLoader("example_docs.txt") documents = loader.load() text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0) docs = text_splitter.split_documents(documents) embeddings = OpenAIEmbeddings() vectorstore = FAISS.from_documents(docs, embeddings) retriever_llm = vectorstore.as_retriever() # 注意：这里命名为retriever_llm是为了与原问题保持一致，实际是retriever # 2. 初始化LLM llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo", temperature=0) # 3. 定义提示模板 # 提示模板将接受 'context', 'question' 和 'lang' 作为输入 template = """根据以下上下文信息回答问题，并严格用{lang}语言输出： {context} 问题: {question} 答案:""" prompt = ChatPromptTemplate.from_template(template) # 辅助函数：格式化检索到的文档 def format_docs(docs): return "\n\n".join([doc.page_content for doc in docs])2. 构建LCEL链以处理动态输入 关键在于如何将Langserve接收到的字典输入 ({"question": "...", "lang": "..."}) 分别传递给检索器和提示模板。
在C++中实现一个简单的状态机，核心思路是明确状态、事件和状态转移逻辑。
values[2]: 将列表中的第三个元素 (values[2], 数值) 作为字典的值。
其他格式化动词： fmt包提供了丰富的格式化动词，例如%f用于浮点数，%s用于字符串等。
然而，这仍然可能导致资源泄露（如果不是RAII管理），或者对象处于不确定状态。
强烈建议将PHP环境升级到最新的受支持版本（如PHP 8.x），这不仅能提升性能，还能确保安全性并获得最新的语言特性。
Go 程序的编译与运行 标准的 Go 程序需要包含 package main 和 func main() 函数。
\n", input) } else { fmt.Printf("输入 '%s' 未通过验证。
配置VBOs和属性: 绑定GL_ARRAY_BUFFER（例如，包含位置和纹理坐标的VBO）。
使用os.path.splitext()是获取文件扩展名最稳健的方法，能正确处理无扩展名、多点及隐藏文件；结合os.path.basename()和dirname()可解析路径各部分，而pathlib提供更现代、面向对象且跨平台的路径操作方式。
优点： 自动化程度高，无需用户预先安装，版本控制精确（通过Git commit hash），解决了跨平台和环境差异问题。
基本上就这些。
对于laravel的自定义路由而言，最常见的原因并非文件系统权限问题（尽管服务器层面的文件权限也可能导致403，但对于已定义的路由而言，更多指向应用逻辑），而是应用内部的访问控制机制——即中间件（middleware）。
实现细节： 修改结构体定义： 将需要原子更新的结构体字段本身改为指向该结构体的指针。
虽然 __del__ 存在，但实际开发中更推荐使用上下文管理器或显式 close 方法来管理资源。

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