数据库 需要先安装并启动ElasticSearch数据库,具体教程略 LangChain搜索引擎 langchain是一个大语言模型Agent开发框架,我们在这里使用它读取数据内容并建立索引,完成对前述文本嵌入模型和数据库的调用,搜索引擎构建: from langchain.document_loaders import PyPDFLoader from langchain.embeddings import
DBeaver Palo支持连接DBeaver,您可以根据以下的指导步骤来连接您的数据库管理工具DBeaver。 准备工作 安装DBeaver。
FTP启停 应用场景 如暂时不需要通过FTP进行网站代码维护,可关闭该服务来释放更多的服务资源,同时提高安全性,防止用户恶意猜解FTP密码。 关停FTP服务需短信验证,系统会下发短信通知主机联系人,在弹框输入验证码后操作才可生效。 操作步骤 点击控制面板左侧导航“常用操作>FTP启停”,进入FTP启停页面。 选择操作 停止FTP服务 当前FTP状态显示为“运行中”,点击“停止FTP服务”,系统会发
在组件配置页面中完成相关配置: 数据库配置 若您需要将Paddleflow工作流用于生产环境,推荐您使用百度云RDS实例,需要您输入RDS实例的地址、数据库名称、用户名、密码信息。
从用户输入的文本中分析用户意图,默认支持4种意图:查询、分析、预测和其它。 意图为查询则直接从“国债数据库”中查询对应结果并显示。 意图为分析则首先从“国债新闻知识库”中查找相关内容并归纳总结,默认市场为国债市场,收益率为国债收益率。 意图为预测则调用“债券收益预测”组件,预测并输出未来的收益率。 意图为其它则介绍你自己并提示用户是否有相关问题需要咨询。
PC的系统版本找到对应安装程序,如DriversForWin10/DPInst64.exe,双击安装即可。
环境准备 本工具使用python3开发,因此执行节点上需要部署python3环境,版本最低要求为3.6,推荐3.7(附件有python安装包以及已经集成好的python环境)。 迁移过程需要保存迁移元数据信息,元数据库选择的是mysql(每个bmr集群会自带一个mysql实例,无需另外搭建),因此需要安装python的mysql connector依赖,附件的python_venv中已经集成。
安装 JMeter 4.0 版。 安装UDP插件 下载UDP所需版本JAR包: jmeter-plugins-udp-0.4.jar 。 拷贝插件JAR包到JMeter安装目录的lib/ext/子目录下。 JMeter脚本编写步骤 启动JMeter GUI。 为Test Plan添加一个线程组,为线程组添加一个View Results Tree。 为Test Plan添加一个线程组。
即查找前需要先确定要查找的用户在人脸库中的id。
登录/注册 个人中心 消息中心 退出登录 12 1 LangChain:大语言模型应用框架 大模型开发 / 技术交流 文心大模型 开源大模型 2023.10.17 10863 看过 文心+ LangChain的应用与实现 项目结构: 安装langchain 使用1: 爬取网页并输出格式化数据 以豆瓣星际穿越的页面为例 from langchain.prompts import PromptTemplate