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ChainForge —— 开源可视化编程环境

ChainForge 是一个数据流提示工程环境,用于分析和评估 LLM 响应。它旨在对提示、聊天响应和响应质量进行早期、快速而直接的探索,而不仅仅是与个别 LLM 的临时聊天。使用 ChainForge,你可以: 一次查询多个 LLM,快速有效地测试提示的想法和变化。 比较不同提示排列、不同模型和不同模型设置的响应质量,以选择最适合你的用例的提示和模型。 设置评估指标(评分函数)并立即可视化提示、提示参数、模型和模型设置的结果。 跨模板参数和聊天模型同时进行多个对话。模板不仅仅是提示,还包括后续聊天消息,并在每次聊天对话时检查和评估输出。 ChainForge 附带了许多示例评估流程,让你了解可能性,其中包括根据 OpenAI 评估中的基准生成的 188 个示例流程。 ChainForge 的一个关键目标是促进提示和模型的比较和评估。基本特点是: 提示排列:设置提示模板并向其提供输入变量的变体。ChainForge 将提示所有选定的 LLM 以及输入提示的所有可能排列,以便你可以更好地感受到提示质量。你还可以以任意深度链接提示模板(例如,比较模板)。 聊天轮流:超越提示和模板后续聊天消息,就像提示一样。你可以测试用户查询的措辞如何改变 LLM 的输出,或者比较多个聊天模型(或具有不同设置的相同聊天模型!)的后续响应的质量。 模型设置:更改支持的模型的设置,并比较不同的设置。例如,你可以通过添加多个 ChatGPT 模型、更改单个设置以及给每个模型起昵称来衡量系统消息对 ChatGPT 的影响。ChainForge 将向模型的每个版本发送查询。 评估节点:探测链中的 LLM 响应并(经典地)测试它们的某些所需行为。从根本上讲,这是基于 Python 脚本的。计划在不久的将来为常见用例添加预设评估器节点(例如,名称实体识别)。注意,你还可以将 LLM 响应链接到提示模板中,以帮助在更广泛的评估方法之前以较低的成本评估输出。 可视化节点:在分组盒须图(对于 numeric metrics)和直方图(对于 boolean metrics)等图上可视化评估结果。目前仅支持 numeric和 boolean metrics。目标是在未来为用户提供更多的绘图控制和选项。 总而言之,这些功能可让你轻松: 比较提示和提示参数:选择能够最大化你的评估目标指标(例如,最低代码错误率)的最佳提示集。或者,了解更改提示模板中的参数如何影响响​​应的质量。 跨模型比较:跨模型和不同模型设置比较每个提示的响应。

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每日一博 | Flutter 异步编程指南

作者:京东物流王志明 1 Dart 中的事件循环模型 在 App 开发中,经常会遇到处理异步任务的场景,如网络请求、读写文件等。Android、iOS 使用的是多线程,而在 Flutter 中为单线程事件循环,如下图所示 Dart 中有两个任务队列,分别为 microtask 队列和 event 队列,队列中的任务按照先进先出的顺序执行,而 microtask 队列的执行优先级高于 event 队列。在 main 方法执行完毕后,会启动事件循环,首先将 microtask 队列中的任务逐个执行完毕,再去执行 event 队列中的任务,每一个 event 队列中的任务在执行完成后,会再去优先执行 microtask 队列中的任务,如此反复,直到清空所有队列,这个过程就是 Dart 事件循环的处理机制。这种机制可以让我们更简单的处理异步任务,不用担心锁的问题。我们可以很容易的预测任务执行的顺序,但无法准确的预测到事件循环何时会处理到你期望执行的任务。例如创建了一个延时任务,但排在前面的任务结束前是不会处理这个延时任务的,也就说这个任务的等待时间可能会大于指定的延迟时间。 Dart 中的方法一旦开始执行就不会被打断,而 event 队列中的事件还来自于用户输入、IO、定时器、绘制等,这意味着在两个队列中都不适合执行计算量过大的任务,才能保证流畅的 UI 绘制和用户事件的快速响应。而且当一个任务的代码发生异常时,只会打断当前任务,后续任务不受影响,程序更不会退出。从上图还可以看出,将一个任务加入 microtask 队列,可以提高任务优先级,但是一般不建议这么做,除非比较紧急的任务并且计算量不大,因为 UI 绘制和处理用户事件是在 event 事件队列中的,滥用 microtask 队列可能会影响用户体验。 总结下 Dart 事件循环的主要概念: Dart 中有两个队列来执行任务:microtask 队列和 event 队列。 事件循环在 main 方法执行完毕后启动, microtask 队列中的任务会被优先处理。 microtask 队列只处理来自 Dart 内部的任务,event 队列中有来自 Dart 内部的 Future、Timer、isolate message,还有来自系统的用户输入、IO、UI 绘制等外部事件任务。 Dart 中的方法执行不会被打断,因此两个队列中都不适合用来执行计算量大的任务。 一个任务中未被处理的异常只会打断当前任务,后续任务不受影响,程序更不会退出。 1.1 向 microtask 队列中添加任务 可以使用顶层方法 scheduleMicrotask 或者 Future.microtask 方法,如下所示: scheduleMicrotask(() => print('microtask1')); Future.microtask(() => print('microtask2')); 使用 Future.microtask 的优势在于可以在 then 回调中处理任务返回的结果。 1.2 向 event 队列中添加任务 Future(() => print('event task')); 基于以上理论,通过如下代码可以验证 Dart 的事件循环机制: void main() { print('main start'); Future(() => print('event task1')); Future.microtask(() => print('microtask1')); Future(() => print('event task1')); Future.microtask(() => print('microtask2')); print('main stop'); 执行结果: main start main stop microtask1 microtask2 event task1 event task1 通过输出结果可以看到,任务的执行顺序并不是按照编写代码的顺序来的,将任务添加到队列不会立刻执行,而执行顺序也完全符合前面讲的规则,当前 main 方法中的代码执行完毕后,才会去执行队列中的任务,且 microTask 队列的优先级高于 event 队列。 2 Dart 中的异步实现 在 Dart 中通过 Future 来执行异步任务, Future 是对异步任务状态的封装,对任务结果的代理,通过 then 方法可以注册处理任务结果的回调方法。 创建方法 Future 方式: Future() Future.delayed() Future.microtask() Future.sync() 2.1 Future() factory Future(FutureOr<T> computation()) { _Future<T> result = new _Future<T>(); Timer.run(() { try { result._complete(computation()); } catch (e, s) { _completeWithErrorCallback(result, e, s); } }); return result; } 上面是 Future() 的源码,可以看到内部是通过启动一个没有延迟的计时器来添加任务的,实用 try catch 来捕获任务代码中可能出现的异常,我们可以在 catchError 回调中来处理异常。 2.2 Future.delayed() factory Future.delayed(Duration duration, [FutureOr<T> computation()?]) { if (computation == null && !typeAcceptsNull<T>()) { throw ArgumentError.value(null, "computation", "The type parameter is not nullable"); } _Future<T> result = new _Future<T>(); new Timer(duration, () { if (computation == null) { result._complete(null as T); } else { try { result._complete(computation()); } catch (e, s) { _completeWithErrorCallback(result, e, s); } } }); return result; } Future.delayed() 与 Future() 的区别是通过一个延迟的计时器来添加任务。 2.3 Future.microtask() factory Future.microtask(FutureOr<T> computation()) { _Future<T> result = new _Future<T>(); scheduleMicrotask(() { try { result._complete(computation()); } catch (e, s) { _completeWithErrorCallback(result, e, s); } }); return result; } Future.microtask() 是将任务添加到 microtask 队列,通过这种可以很方便通过 then 方法中的回调来处理任务的结果。 2.4 Future.sync() factory Future.sync(FutureOr<T> computation()) { try { var result = computation(); if (result is Future<T>) { return result; } else { // TODO(40014): Remove cast when type promotion works. return new _Future<T>.value(result as dynamic); } } catch (error, stackTrace) { var future = new _Future<T>(); AsyncError? replacement = Zone.current.errorCallback(error, stackTrace); if (replacement != null) { future._asyncCompleteError(replacement.error, replacement.stackTrace); } else { future._asyncCompleteError(error, stackTrace); } return future; } } Future.sync() 中的任务会被立即执行,不会添加到任何队列。 在第一个章节中讲到了可以很容易的预测任务的执行顺序,下面我们通过一个例子来验证: void main() { print('main start'); Future.microtask(() => print('microtask1')); Future.delayed(new Duration(seconds:1), () => print('delayed event')); Future(() => print('event1')); Future(() => print('event2')); Future.microtask(() => print('microtask2')); print('main stop'); } 执行结果: main start main stop microtask1 microtask2 event1 event2 delayed event 因为代码比较简单,通过代码可以很容易的预测到执行结果,下面将复杂度稍微提高。 void main() { print('main start'); Future.microtask(() => print('microtask1')); Future.delayed(new Duration(seconds:1), () => print('delayed event')); Future(() => print('event1')) .then((_) => print('event1 - callback1')) .then((_) => print('event1 - callback2')); Future(() => print('event2')).then((_) { print('event2 - callback1'); return Future(() => print('event4')).then((_) => print('event4 - callback')); }).then((_) { print('event2 - callback2'); Future(() => print('event5')).then((_) => print('event5 - callback')); }).then((_) { print('event2 - callback3'); Future.microtask(() => print('microtask3')); }).then((_) { print('event2 - callback4'); }); Future(() => print('event3')); Future.sync(() => print('sync task')); Future.microtask(() => print('microtask2')).then((_) => print('microtask2 - callbak')); print('main stop'); } 执行结果: main start sync task main stop microtask1 microtask2 microtask2 - callbak event1 event1 - callback1 event1 - callback2 event2 event2 - callback1 event3 event4 event4 - callback event2 - callback2 event2 - callback3 event2 - callback4 microtask3 event5 event5 - callback delayed event 看到结果后你可能会疑惑,为什么 event1、event1 - callback1、event1 - callback2 会连续输出,而 event2 - callback1 输出后为什么是 event3,event5、event5 - callback 为什么会在 microtask3 后输出? 这里我们补充下 then 方法的一些关键知识,理解了这些,上面的输出结果也就很好理解了: then 方法中的回调并不是按照它们注册的顺序来执行。 Future 中的任务执行完毕后会立刻执行 then 方法中的回调,并且回调不会被添加到任何队列中。 如果 Future 中的任务在 then 方法调用之前已经执行完毕了,那么会有一个任务被加入到 microtask 队列中。这个任务执行的就是被传入then 方法中的回调。 2.5 catchError、whenComplete Future(() { throw 'error'; }).then((_) { print('success'); }).catchError((error) { print(error); }).whenComplete(() { print('completed'); }); 输出结果: error completed 通过 catchError 方法注册的回调,可以用来处理任务代码产生的异常。不管 Future 中的任务执行成功与否,whenComplete 方法都会被调用。 2.6 async、await 使用 async、await 能以更简洁的编写异步代码,是 Dart 提供的一个语法糖。使用 async 关键字修饰的方法返回值类型为 Future,在 async 方法内可以使用 await 关键字来修饰异步任务,在方法内部达到同步执行的效果,可以达到简化代码和提高可读性的效果,不过如果想要处理异常,需要实用 try catch 语句来包裹 await 修饰的异步任务。 void main() async { print(await getData()); } Future<int> getData() async { final a = await Future.delayed(Duration(seconds: 1), () => 1); final b = await Future.delayed(Duration(seconds: 1), () => 1); return a + b; } 3 Isolate介绍 前面讲到耗时任务不适合放到 microtask 队列或 event 队列中执行,会导致 UI 卡顿。那么在 Flutter 中有没有既可以执行耗时任务又不影响 UI 绘制呢,其实是有的,前面提到 microtask 队列和 event 队列是在 main isolate 中运行的,而 isolate 是在线程中运行的,那我们开启一个新的 isolate 就可以了,相当于开启一个新的线程,使用多线程的方式来执行任务,Flutter 也为我们提供了相应的 Api。 3.1 compute void main() async { compute<String, String>( getData, 'Alex', ).then((result) { print(result); }); } String getData(String name) { // 模拟耗时3秒 sleep(Duration(seconds: 3)); return 'Hello $name'; } compute 第一个参数是要执行的任务,第二个参数是要向任务发送的消息,需要注意的是第一个参数只支持顶层参数。使用 compute() 可以方便的执行耗时任务,但是滥用的话也会适得其反,因为每次调用,相当于新建一个 isolate。上面的代码执行一个经历了 isolate 的创建以及销毁过程,还有数据的传递会经历两次拷贝,因为 isolate 之间是完全隔离的,不能共享内存,整个过程除去任务本身的执行时间,也会非常的耗时,isolate 的创建也比较消耗内存,创建过多的 isolate 还有 OOM 的风险。这时我们就需要一个更优的解决方案,减少频繁创建销毁 isolate 所带来的消耗,最好是能创建一个类似于线程池的东西,只要提前初始化好,后面就可以随时使用,不用担心会发生前面所讲的问题,这时候 LoadBalancer 就派上用场了 3.2 LoadBalancer // 用来创建 LoadBalancer Future<LoadBalancer> loadBalancerCreator = LoadBalancer.create(2, IsolateRunner.spawn); // 全局可用的 loadBalancer late LoadBalancer loadBalancer; void main() async { // 初始化 LoadBalancer loadBalancer = await loadBalancerCreator; // 使用 LoadBalancer 执行任务 final result = await loadBalancer.run<String, String>(getData, 'Alex'); print(result); } String getData(String name) { // 模拟耗时3秒 sleep(Duration(seconds: 3)); return 'Hello $name'; } 使用 LoadBalancer.create() 方法可以创建出一个 isolate 线程池,能够指定 isolate 的数量,并自动实现了负载均衡。应用启动后在合适的时机将其初始化好,后续就有一个全局可用的 LoadBalancer 了。 4 实用经验 4.1 指定任务的执行顺序 在开发中经常会有需要连续执行异步任务的场景,例如下面的例子,后面的一步任务直接需要以来前面任务的结果,所有任务正常执行完毕才算成功。 void main() async { print(await getData()); } Future<int> getData() { final completer = Completer<int>(); int value = 0; Future(() { return 1; }).then((result1) { value += result1; return Future(() { return 2; }).then((result2) { value += result2; return Future(() { return 3; }).then((result3) { value += result3; completer.complete(value); }); }); }); return completer.future; } 这种方式出现了回调地狱,代码非常难以阅读,实际开发中还会有处理异常的代码,会显得更加臃肿,编写难度也大,显然这种方式是不建议使用的。 4.2 使用 then 的链式调用 void main() async { print(await getData()); } Future<int> getData() { int value = 0; return Future(() => 1).then((result1) { value += result1; return Future(() => 2); }).then((result2) { value += result2; return Future(() => 3); }).then((result3) { value += result3; return value; }); } 回调地狱的问题解决了,代码可读性提高很多。 4.3 使用 async、await void main() async { print(await getData()); } Future<int> getData() async { int value = 0; value += await Future(() => 1); value += await Future(() => 2); value += await Future(() => 3); return value; } 效果显而易见,代码更加清晰了。 4.4 取消任务 在前面讲到了 Dart 方法执行时是不能被中断的,这就意味着一个 Future 任务开始后必然会走到完成的状态,但是很多时候我们需要又取消一个异步任务,唯一的办法就是在任务结束后不执行回调代码,就可以实现类似取消的效果。 4.5 CancelableOperation 在 Flutter 的 async 包中,提供了一个 CancelableOperation 给我们使用,使用它可以很简单的实现取消任务的需求。 void main() async { // 创建一个可以取消的任务 final cancelableOperation = CancelableOperation.fromFuture( Future(() async { print('start'); await Future.delayed(Duration(seconds: 3)); // 模拟耗时3秒 print('end'); }), onCancel: () => print('cancel...'), ); // 注册任务结束后的回调 cancelableOperation.value.then((val) { print('finished'); }); // 模拟1秒后取消任务 Future.delayed(Duration(seconds: 1)).then((_) => cancelableOperation.cancel()); } CancelableOperation 是对 Future 的代理, 对 Future 的 then 进行了接管,判断 isCanceled 标记决定是否需要执行用户提供的回调。

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通过 SingleFlight 模式学习 Go 并发编程

最近接触到微服务框架go-zero,翻看了整个框架代码,发现结构清晰、代码简洁,所以决定阅读源码学习下,本次阅读的源码位于core/syncx/singleflight.go。 在go-zero中SingleFlight的作用是:将并发请求合并成一个请求,以减少对下层服务的压力。 应用场景 查询缓存时,合并请求,提升服务性能。 假设有一个 IP 查询的服务,每次用户请求先在缓存中查询一个 IP 的归属地,如果缓存中有结果则直接返回,不存在则进行 IP 解析操作。 如上图所示,n 个用户请求查询同一个 IP(8.8.8.8)就会对应 n 个 Redis 的查询,在高并发场景下,如果能将 n 个 Redis 查询合并成一个 Redis 查询,那么性能肯定会提升很多,而 SingleFlight就是用来实现请求合并的,效果如下: 防止缓存击穿。 > 缓存击穿问题是指:在高并发的场景中,大量的请求同时查询一个 key ,如果这个 key 正好过期失效了,就会导致大量的请求都打到数据库,导致数据库的连接增多,负载上升。 通过SingleFlight可以将对同一个Key的并发请求进行合并,只让其中一个请求到数据库进行查询,其他请求共享同一个结果,可以很大程度提升并发能力。 应用方式 直接上代码: func main() { round := 10 var wg sync.WaitGroup barrier := syncx.NewSingleFlight() wg.Add(round) for i := 0; i &lt; round; i++ { go func() { defer wg.Done() // 启用10个协程模拟获取缓存操作 val, err := barrier.Do("get_rand_int", func() (interface{}, error) { time.Sleep(time.Second) return rand.Int(), nil }) if err != nil { fmt.Println(err) } else { fmt.Println(val) } }() } wg.Wait() } 以上代码,模拟 10 个协程请求 Redis 获取一个 key 的内容,代码很简单,就是执行Do()方法。其中,接收两个参数,第一个参数是获取资源的标识,可以是 redis 中缓存的 key,第二个参数就是一个匿名函数,封装好要做的业务逻辑。最终获得的结果如下: 5577006791947779410 5577006791947779410 5577006791947779410 5577006791947779410 5577006791947779410 5577006791947779410 5577006791947779410 5577006791947779410 5577006791947779410 5577006791947779410 从上看出,10个协程都获得了同一个结果,也就是只有一个协程真正执行了rand.Int()获取了随机数,其他的协程都共享了这个结果。 源码解析 先看代码结构: type ( // 定义接口,有2个方法 Do 和 DoEx,其实逻辑是一样的,DoEx 多了一个标识,主要看Do的逻辑就够了 SingleFlight interface { Do(key string, fn func() (interface{}, error)) (interface{}, error) DoEx(key string, fn func() (interface{}, error)) (interface{}, bool, error) } // 定义 call 的结构 call struct { wg sync.WaitGroup // 用于实现通过1个 call,其他 call 阻塞 val interface{} // 表示 call 操作的返回结果 err error // 表示 call 操作发生的错误 } // 总控结构,实现 SingleFlight 接口 flightGroup struct { calls map[string]*call // 不同的 call 对应不同的 key lock sync.Mutex // 利用锁控制请求 } ) 然后看最核心的Do方法做了什么事情: func (g *flightGroup) Do(key string, fn func() (interface{}, error)) (interface{}, error) { c, done := g.createCall(key) if done { return c.val, c.err } g.makeCall(c, key, fn) return c.val, c.err } 代码很简洁,利用g.createCall(key)对 key 发起 call 请求(其实就是做一件事情),如果此时已经有其他协程已经在发起 call 请求就阻塞住(done 为 true 的情况),等待拿到结果后直接返回。如果 done 是 false,说明当前协程是第一个发起 call 的协程,那么就执行g.makeCall(c, key, fn)真正地发起 call 请求(此后的其他协程就阻塞在了g.createCall(key))。 从上图可知,其实关键就两步: 判断是第一个请求的协程(利用map) 阻塞住其他所有协程(利用 sync.WaitGroup) 来看下g.createCall(key)如何实现的: func (g *flightGroup) createCall(key string) (c *call, done bool) { g.lock.Lock() if c, ok := g.calls[key]; ok { g.lock.Unlock() c.wg.Wait() return c, true } c = new(call) c.wg.Add(1) g.calls[key] = c g.lock.Unlock() return c, false } 先看第一步:判断是第一个请求的协程(利用map) g.lock.Lock() if c, ok := g.calls[key]; ok { g.lock.Unlock() c.wg.Wait() return c, true } 此处判断 map 中的 key 是否存在,如果已经存在,说明已经有其他协程在请求了,当前这个协程只需要等待,等待是利用了sync.WaitGroup的Wait()方法实现的,此处还是很巧妙的。要注意的是,map 在 Go 中是非并发安全的,所以需要加锁。 再看第二步:阻塞住其他所有协程(利用 sync.WaitGroup) c = new(call) c.wg.Add(1) g.calls[key] = c 因为是第一个发起 call 的协程,所以需要 new 这个 call,然后将wg.Add(1),这样就对应了上面的wg.Wait(),阻塞剩下的协程。随后将 new 的 call 放入 map 中,注意此时只是完成了初始化,并没有真正去执行call请求,真正的处理逻辑在 g.makeCall(c, key, fn)中。 func (g *flightGroup) makeCall(c *call, key string, fn func() (interface{}, error)) { defer func() { g.lock.Lock() delete(g.calls, key) g.lock.Unlock() c.wg.Done() }() c.val, c.err = fn() } 这个方法中做的事情很简单,就是执行了传递的匿名函数fn()(也就是真正call请求要做的事情)。最后处理收尾的事情(通过defer),也是分成两步: 删除 map 中的 key,使得下次发起请求可以获取新的值。 调用wg.Done(),让之前阻塞的协程全部获得结果并返回。 至此,SingleFlight 的核心代码就解析完毕了,虽然代码不长,但是这个思想还是很棒的,可以在实际工作中借鉴。 总结 map 非并发安全,记得加锁。 巧用 sync.WaitGroup 去完成需要阻塞控制协程的应用场景。 通过匿名函数 fn 去封装传递具体业务逻辑,在调用 fn 的上层函数中去完成统一的逻辑处理。 项目地址 https://github.com/zeromicro/go-zero https://gitee.com/kevwan/go-zero 欢迎使用 go-zero 并 star 支持我们! 微信交流群 关注『微服务实践』公众号并点击 交流群 获取社区群二维码。

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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

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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。

Sublime Text

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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