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elasticsearch 同义词配置

在elasticsearch-2.3.1/config目录下面,存放synonyms.txt curl -XPOST 'http://localhost:9200/sy' -d '{ "analysis": { "analyzer":{ "mysynonym":{ "type": "custom", "tokenizer":"ik_max_word", "filter":[ "local_synonym" ] } }, "filter":{ "local_synonym":{ "expand":true, "ignore_case":true, "type":"synonym", "synonyms_path":"synonym.txt" } } } }' curl -XPOST 'http://localhost:9200/sy/sy/_mapping' -d '{ "sy":{ "_all":{ "search_analyzer":"ik_smart", "analyzer":"mysynonym" }, "properties":{ "name":{ "type":"string" }, "title":{ "type":"string" }, "number":{ "type": "long" } } } } }' curl -XPOST http://127.0.0.1:9200/sy/sy/1?pretty -d' {"name":"番茄" , "title" : "FQtitle" , "number" : 10000} ' curl -XPOST http://127.0.0.1:9200/sy/sy/2?pretty -d' {"name":"西红柿" , "title" : "XHStitle" , "number" : 20000} ' curl -XPOST http://127.0.0.1:9200/sy/sy/3?pretty -d' {"name":"圣女果" , "title" : "SVGtitle" , "number" : 30000} ' curl -XGET 'http://127.0.0.1:9200/sy/sy/_search?pretty' -d '{ "from" : 0, "size" : 2, "query": { "bool" : { "must" : { "query_string" : { "query" : "圣女果" } } } } }' 本文转自whk66668888 51CTO博客,原文链接:http://blog.51cto.com/12597095/1915508

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qKnow 智能体构建平台专业版 v3.1.1 发布:知识库问答对支持多格式导出与提示词自定义

在企业智能体的落地实践中,一个常被低估却又至关重要的环节,是知识供给侧的效率。 很多团队,算法模型调得再优,最终瓶颈却卡在“数据喂不进去”——JSON 嵌套太深、JSONL 换行解析错乱、单文件超过几百 MB 就得手动切分上传……这些琐碎而高频的“体力活”,正在悄悄吞噬企业搭建规模化知识库的宝贵时间。 qKnow 智能体构建平台专业版v3.1.1 的发布,正是对这类痛点的系统性回应。 一、半结构化文件:不再“挑格式”,更不“限大小” 企业数据通常呈现三种形态: 结构化数据(数据库表); 半结构化数据(JSON/XML/日志文件); 非结构化数据(文档、图片)。 其中,半结构化数据处于一个尴尬的位置——它不像数据库那样规整,又不像文档那样“自然”,传统知识库往往要么粗暴地将其当作纯文本处理,要么干脆不支持。 但恰恰是这类数据,承载着大量高价值的业务信息: 系统日志记录了每一次操作轨迹; API交互数据反映了业务流转的完整链路; JSON配置文件定义了系统的运行规则。 如果知识库无法有效消化这些数据,智能体就失去了理解业务系统运行状态的重要信息来源。 qKnow 智能体构建平台专业版v3.1.1新增了“知识类型字段”选择项,在上传时即可明确指定当前文件属于“普通文本”还是“半结构化数据”。 这一看似简单的分类,背后是对企业数据资产多样性的深刻理解——不是所有知识都长成文档的样子,知识库应该能听懂每一种数据的“语言”。 针对半结构化文件,平台进一步要求选定对应的数据风格,系统根据所选风格自动解析问答对。 这意味着企业无需手动整理和转换数据格式,qKnow 能够理解 JSON/JSONL 的内在结构,将其转化为智能体可直接调用的知识单元。 二、导出,不只是“备份”,更是“资产复用” 知识库建好后,导出功能常被当作“保险措施”。但在实际场景中,导出的真正价值在于跨平台流通与训练数据准备。 qKnow 智能体构建平台专业版v3.1.1为知识文档提供了一键导出能力,并赋予三个维度的灵活配置: 格式可选:按需导出为 JSON 或 JSONL,适配下游不同的加载方式; 风格可选:Alpaca、ShareGPT、Multilingual Thinking 三种主流数据集风格全覆盖,导出即合规,无需二次转换; 示例预览:选择组合后实时展示数据样例,让业务人员也能直观确认结构是否正确,减少返工沟通成本。 这一功能的隐含价值在于:知识库不再是一个封闭的“黑盒”,而是成为企业数据资产的中转枢纽——既可以用于当前智能体的推理检索,也可以随时导出为微调数据集,反哺模型训练,形成数据飞轮。 三、告别“小文件焦虑”:大文件也能一次传完 如果说格式支持解决的是“能不能用”的问题,那么文件大小限制解决的则是“好不好用”的问题。 在以往的实践中,企业常常面临一个尴尬局面:一份完整的业务日志压缩包动辄几百MB甚至GB级别,但知识库的上传限制却迫使团队将其拆分成几十个小文件逐个上传。 不仅操作繁琐,还容易因为文件顺序错乱导致知识关联断裂。 qKnow 智能体构建平台v3.1.1 取消了半结构化文件的上传大小限制,并引入断点续传机制。 即使是在网络不稳定的环境下上传GB级的大文件,系统也能自动从中断处恢复,无需从头重传。 这一改进的价值,不仅在于“省了几次点击”,更在于让企业知识库的构建真正摆脱了文件大小的束缚——知识资产应该按内容组织,而不是按文件大小切分。 写在最后 此次升级的重点,并不是单纯增加 JSON、JSONL 两种文件类型,而是进一步补充半结构化知识数据从上传到导出的处理链路。 在数据接入阶段,平台支持区分普通文本与半结构化文件,并根据数据风格解析问答内容; 在文件传输阶段,通过断点续传降低大文件上传中断后的重复操作; 在数据输出阶段,用户可以按需选择文件格式和数据风格,并通过示例提前确认导出结构。 由此,半结构化知识数据可以形成一条更加清晰的流转路径: 文件上传 → 类型识别 → 风格解析 → 知识库管理 → 按需导出 企业级知识库的搭建从来不是“一次性上传”,而是持续迭代的过程。 对于已经积累 JSON、JSONL 问答数据的企业,这些能力可以减少文件拆分、格式转换和重复整理,让现有知识数据更方便地进入智能体知识库,也为后续的数据迁移和复用提供更规范的操作方式。 版本更替、数据源切换、标注格式升级……这些日常操作如果被格式兼容性卡住,积累的隐性成本远超想象。 qKnow 智能体构建平台专业版v3.1.1所做的,正是用工程化的手段,把这些“隐性成本”转化为“透明操作”。

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android用户界面-提示信息Toast

在程序中创建toast的步骤说明如下 1、调用toast的静态方法makeText()添加现实文本和时长。 2、调用toast的show()显示。 实例如下: /Chapter04_UI_Toast/src/com/amaker/test/MainActivity.java 代码 packagecom.amaker.test; importandroid.app.Activity; importandroid.os.Bundle; importandroid.view.View; importandroid.view.View.OnClickListener; importandroid.widget.Button; importandroid.widget.Toast; publicclassMainActivityextendsActivity{ /**Calledwhentheactivityisfirstcreated.*/ privateButtonb1,b2; @Override publicvoidonCreate(BundlesavedInstanceState){ super.onCreate(savedInstanceState); setContentView(R.layout.main); b1=(Button)findViewById(R.id.Button01); b2=(Button)findViewById(R.id.Button02); finalintl=Toast.LENGTH_LONG; finalints=Toast.LENGTH_SHORT; finalStrings1="我多显示一会儿!"; finalStrings2="我少显示一会儿!"; b1.setOnClickListener(newOnClickListener(){ publicvoidonClick(Viewv){ Toastt1=Toast.makeText(getApplicationContext(),s1,l); t1.show(); } }); b2.setOnClickListener(newOnClickListener(){ publicvoidonClick(Viewv){ Toastt2=Toast.makeText(getApplicationContext(),s2,s); t2.show(); } }); } } 本文转自linzheng 51CTO博客,原文链接:http://blog.51cto.com/linzheng/1080701

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Rocky Linux

Rocky Linux

Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

WebStorm

WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源,继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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