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深入理解 .NET 6 的 JSON DOM API: 使用 System.Text.Json 操作 JSON

无论是前后端通信,还是与第三方 API 的交互,JSON 格式的灵活性和可读性都使它在众多场景中大放异彩。...在 .NET 6 中,该库进一步增强,特别是其 JSON DOM(文档对象模型)API,提供了更加灵活和高效的方式操作 JSON 数据。...本文将详细讲解如何利用 .NET 6 的 JSON DOM API 处理 JSON 数据,从基本的读写操作到高级的动态操作和性能优化。什么是 JSON DOM API?...JSON DOM API 的设计目标是性能优先,同时提供动态操作的灵活性。为什么选择 JSON DOM API?...使用 JSON DOM API 的场景主要包括:动态 JSON 操作:当 JSON 结构在编译时未知,或部分未知时,JSON DOM API 提供了灵活的读写能力。

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【Kotlin 协程】Flow 异步流 ⑤ ( 流的上下文 | 上下文保存 | 查看流发射和收集的协程 | 不能在不同协程中执行流的发射和收集操作 | 修改流发射的协程上下文 | flowOn函数 )

文章目录 一、流的上下文 1、上下文保存 2、流收集函数原型 3、流发射函数原型 4、代码示例 - 查看流发射和收集的协程 5、代码示例 - 不能在不同协程中执行相同流的发射和收集操作 二、修改流发射的协程上下文...中的代码 , 收集元素操作在协程中执行 , 流构建器 也同样在相同的协程中运行 ; 流收集元素 和 发射元素 在相同的协程上下文中 的 属性 , 称为 上下文保存 ; 2、流收集函数原型 Flow#collect..., 在主线程中更新 UI , 那么对应 Flow 异步流应该是在 后台线程中 发射元素 , 在主线程中 收集元素 ; 使用 flowOn 操作符 , 可以修改 流发射 的协程上下文 , 不必必须在 流收集...* 此操作符是可组合的,仅影响前面没有自己上下文的操作符。 * 这个操作符是上下文保护的:[context] **不会**泄漏到下游流中。...否则,如果需要更改dispatcher,它将进行收集 * 使用指定[上下文]运行的协同例程中的流发射,并从另一个协同例程中发射它们 * 使用带有[default][channel]的通道与原始收集器的上下文连接

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    树莓派 + Node.js 造一个有灵魂的语音助手

    树莓派每一代均使用博通(Broadcom)出产的 ARM 架构处理器,如今生产的机型内存在 2GB 和 8GB 之间,主要使用 SD 卡或者 TF 卡作为存储媒体,配备 USB 接口、HDMI 的视频输出...(支持声音输出)和 RCA 端子输出,内置 Ethernet/WLAN/Bluetooth 网络链接的方式(依据型号决定),并且可使用多种操作系统。...什么是人机对话系统 ? ? 人机对话(Human-Machine Conversation)是指让机器理解和运用自然语言实现人机通信的技术。...对话管理(DM):负责对话状态维护、数据库查询、上下文管理等。 自然语言生成(NLG):生成相应的自然语言文本。 语音合成(TTS):将生成的文本转换为语音。...目前 API 接口可调用聊天对话、语料库、技能三大模块的语料: 聊天对话是指平台免费提供的近 10 亿条公有对话语料,满足用户对话娱乐需求; 语料库是指用户在平台上传的私有语料,仅供个人查看使用,帮助用户最便捷的搭建专业领域次的语料

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    使用 Dify 和 Moonshot API 做一个懒人 AI 阅读工具(二):轻量 RAG 应用

    准备工作 本篇文章的准备工作和上一篇《使用 Dify 和 Moonshot API 构建你的 AI 工作流(一):让不 AI 的应用 AI 化[2]》没有太大差别,想要顺滑的复现本文的结果,你有个 Docker...初始化用于处理内容的模型 API 我这里使用的模型还是月之暗面的模型,不过因为本文需要处理的文章内容比较长,有几万字,所以我选择的是 128K 上下文长度的模型。...这样可以让我避免进行常规的文章切片、向量转换和存储操作。最快的把一个非 AI 应用/文章,变的可以 AI 式交互起来。...创建一个对话型 AI 应用 我们先来创建一个对话型应用,来满足上文提到的,可以实现“使用自然语言和文章对话”的功能,名字和描述可以根据自己的心情来,随便起。...,用来动态填充我们的知识库文章素材,让模型未来在对话的上下文中能够找到事实知识,而避免让它自己“脑补内容”,糊弄我们。

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    为 AI 装上“大脑”和“双手”:深入解读 OpenAI Agents 新架构

    Assistants API v1: 用于构建需要持久化线程和上下文的有状态代理。 这种分离导致了开发路径的混乱。OpenAI 的新愿景是将这两者统一。...核心一:Assistants API v2 —— Agent 的大脑 Assistants API v2 扮演着 Agent 的“大脑”角色,它运行在 OpenAI 的服务器上,负责处理逻辑、维护状态和决定何时调用工具...这使得 Agent 能够记住之前的交互,无论对话中断多久,都可以随时恢复。这是实现有状态 Agent 的基础。 内置文件搜索(File Search): 这是 v2 版本的一大亮点。...总结 OpenAI Agents 框架通过 Assistants API v2 和 Tools API 的组合,成功地将 Agent 的“思考”和“行动”进行了解耦和标准化。...Assistants API v2 提供了一个强大的、有状态的、具备内置 RAG 能力的大脑。 Tools API 则让定义和执行工具变得前所未有的简单和直观。

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    流计算中的窗口操作是什么?请解释其作用和使用场景。

    流计算中的窗口操作是什么?请解释其作用和使用场景。 流计算中的窗口操作是一种将无限的数据流划分为有限大小的数据块,并在这些数据块上进行操作和计算的技术。...窗口操作可以帮助我们处理实时数据流,并对数据进行统计、分析和聚合。 窗口操作的主要作用是将无限的数据流划分为有限大小的数据块,以便我们可以对这些数据块进行处理和分析。...以下是几个常见的使用场景: 实时统计:窗口操作可以帮助我们实时地统计数据流中的各种指标,如实时销售额、实时用户活跃度等。通过定义适当的窗口大小和滑动间隔,我们可以获取不同时间段内的统计信息。...下面是一个使用Java和Apache Flink的窗口操作的示例代码: import org.apache.flink.api.common.functions.AggregateFunction; import...通过定义窗口的大小和滑动间隔,我们可以控制窗口操作的粒度和频率。窗口操作可以帮助我们实时地处理数据流,并及时地获取有关数据流的统计信息。

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    使用 Dify 和 Moonshot API 构建你的 AI 工作流(一):让不 AI 的应用 AI 化

    有了之前的文章铺垫,这篇文章开始,我们聊聊如何折腾 AI 工作流,把不 AI 的应用,“AI 起来”。...写在前面 上个月,我们聊过了《使用 Dify 和 AWS Bedrock 玩转 Anthropic Claude 3[1]》,里面介绍了如何使用交互体验较好的 Prompt IDE,来帮助我们方便的调试...准备工作 我将本文用到的 Dify 和 WordPress 的 Docker “一键启动”配置相关文件开源在了 soulteary/dify-with-wordpress[11],如果你感兴趣一些使用和配置上不同于官方的小的优化...使用方法非常简单: docker pull soulteary/wp-api:6.5.2-sqlite 使用上面的命令完成 Docker 镜像的下载,然后使用类似下面的配置,可以快速启动这个镜像中的 WordPress...调试模型输出结果 将测试内容粘贴到调试对话框中,点击“运行”,我们就能够验证模型在这个 Prompt 和调用参数下的表现了,你乐意的话,可以打开好几家不同的模型进行调试比较。

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    使用 Dify 和 Moonshot API 构建你的 AI 工作流(一):让不 AI 的应用 AI 化

    有了之前的文章铺垫,这篇文章开始,我们聊聊如何折腾 AI 工作流,把不 AI 的应用,“AI 起来”。...写在前面上个月,我们聊过了《使用 Dify 和 AWS Bedrock 玩转 Anthropic Claude 3》,里面介绍了如何使用交互体验较好的 Prompt IDE,来帮助我们方便的调试 AI...准备工作我将本文用到的 Dify 和 WordPress 的 Docker “一键启动”配置相关文件开源在了 soulteary/dify-with-wordpress,如果你感兴趣一些使用和配置上不同于官方的小的优化...将测试内容粘贴到调试对话框中,点击“运行”,我们就能够验证模型在这个 Prompt 和调用参数下的表现了,你乐意的话,可以打开好几家不同的模型进行调试比较。...关于交友的标准,请参考下面的文章:苏洋:致新朋友:为生活投票,不断寻找更好的朋友当然,通过下面这篇文章添加好友时,请备注实名和公司或学校、注明来源和目的,珍惜彼此的时间 :D苏洋:关于折腾群入群的那些事本文使用

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    AI+翻译 AI智能体平台扣子coze开发搭建

    抖音出品的AI智能体平台,可以快速搭建自己的AI Agent工作流,并且提供了API供开发者调用 机器人Bot + 工作流 + 官方插件 = AI Agent AI + 翻译 实现目的是 英译中 或 中译英...,并生成对应的音频文件 开发智能体 创建speak工作流 => 输入 => 翻译 => 生成音频 => 输出 ,试运行通过,发布成功!...创建bot => 设定人设 => 调用工作流 => 发布并审核成功!...创建API令牌,以便开发对接 使用智能体 网页版对话链接,主要是用于测试功能 API接口调用,主要使用方式,方便对接在我们自己开发的功能上!...重点关注:机器人id和令牌 import requests # 定义请求的URL url = 'https://api.coze.cn/open_api/v2/chat' # 定义请求头 headers

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    星海掘金:校园极客的Token诗篇(蓝耘MaaS平台)——从数据尘埃到智能生命的炼金秘录

    知识库管理:通过简单的API调用,我可以轻松创建和管理知识库,确保智能客服有足够的回答支持。 自动化工作流:平台自带的工作流引擎,让我能够轻松实现自动化操作,节省了大量时间。...回答生成模块:基于检索上下文调用生成模型,生成自然语言回答。 会话管理:多轮对话上下文维护,保证对话连贯性。 异常处理和人工转接接口:智能客服无法处理时无缝转人工。...3.2 工作流调用设计实操 蓝耘的平台工作流设计器让我直观高效管理API之间的数据流转: 用意图识别API分辨对话场景 根据意图分支调用知识库搜索或者直接文本生成 设计异常流程,在意图识别失败或知识搜索无结果时降级到通用模型生成...引入多轮对话控制节点,传送上下文信息并限制Token预算 这套可视化工作流极大降低了我编写复杂逻辑代码的负担,且便于调试。...3.3 多轮问答上下文管理 多轮对话是智能客服的难点,我通过以下实现上下文关联: 对同一用户的历史问题与机器回复按时间逆序保存,形成文本上下文片段 拼接入prompt,确保模型生成的回答参考上下文信息

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    PyCharm Professional 2024.2激活新功能!最新体验,震撼来袭!

    AI 单元旁边的灯泡图标提供有关数据分析工作流中后续步骤的建议。 一键式数据帧可视化 借助 AI 助手可视化您的数据帧,它现在提供有关最适合您的上下文的图形和绘图的建议。...用户体验 “Search Everywhere”中的“预览”选项 “Search Everywhere”对话框现在包含一个选项,用于预览您正在搜索的代码库元素,从而提供额外的上下文并更轻松地浏览您的项目...Run/Debug 运行/调试 适用于 JSON、XML 和其他格式的字符串变量可视化工具 现在,调试和浏览具有复杂数据格式的长字符串变量要容易得多。...更新后的调试器为字符串变量提供格式正确的可视化效果,这些字符串以 JSON、XML、HTML、JWT 和 URL 编码。...HTTP 客户端改进 在 HTTP 客户端中,我们添加了用于查询和操作 XML 和 HTML 文档的 XPath 功能,支持使用 JSONPath 迭代集合以自动执行请求,以及轻松创建和添加自定义 API

    1.7K10

    Go 1.25 新特性详解:泛型优化、容器感知与性能提升

    v2 性能革命与并发测试利器3.1 encoding/json/v2:10 倍加速与零分配Go 1.25 推出实验性 JSON v2(encoding/json/v2),几乎完全重写以解决旧版痛点:性能突破...:反序列化速度提升3-10 倍,实现零堆分配(对比旧版 encoding/json)流式处理:支持大型 JSON 流逐条解码,无需加载整个文档到内存灵活配置:新增 OmitZeroStructFields..."))自定义编解码:通过 MarshalToFunc 和 UnmarshalFromFunc 注入全局处理逻辑代码示例:// 基础用法import ( "encoding/json/v2"...六、总结与展望Go 1.25 以泛型简化、容器智能调度、JSON 性能革命为核心,进一步巩固了其在云原生和高性能后端领域的地位。...:AI 辅助错误诊断、自动性能优化对于开发者,建议:优先升级 CI/CD 环境,测试 GreenTea GC 和 JSON v2利用 go mod ignore 清理多语言项目构建检查 nil 指针处理逻辑

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    深入解析模型上下文协议 (MCP):架构、流程与应用实践

    工具集成: 标准化模型调用外部工具(函数/API)的请求格式和工具执行结果的返回格式,并将其无缝嵌入上下文。可扩展性与互操作性: 允许在上下文中添加新的信息类型或工具定义,促进不同系统组件之间的协作。...发起工具调用: 如果 LLM 判断需要调用外部工具(如查询数据库、进行计算、调用 API)来获取信息或执行操作,它会在其响应中包含一个或多个 tool_calls 对象。...MCP 的优势:强大的上下文管理: 清晰分离对话历史、状态变量、工具信息,避免信息混杂。无缝工具集成: 标准化了工具调用和结果返回的流程,使模型能更容易、更可靠地使用外部能力。...复杂对话系统: 需要维护大量用户信息、进行多轮澄清、调用多个服务的客服机器人或助手。自动化工作流: 由 LLM 驱动,需要按步骤执行操作、处理条件分支、集成不同 API 的自动化任务。...它通过定义结构化、包含丰富状态和工具信息的上下文对象,为 LLM 提供了处理多轮对话、执行复杂任务、无缝集成外部工具所需的环境和记忆。

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    基于腾讯云 DeepSeek 的 AI 智能阅读助手开发实践

    即时问答:迅速回答用户的问题。多轮对话:保持上下文,支持深入理解用户意图。...API 的调用构建请求体创建包含用户消息的请求对象根据会话类型动态添加不同参数:网页分析:当消息为空时添加网页 URL文件分析:当消息为空时添加文件类型、名称和路径发起API请求使用 fetch 向后端...API 发送 POST 请求设置适当的请求头和序列化的请求体错误处理检查 HTTP响应状态验证响应是否包含可读取的数据流创建新的消息体生成唯一的消息 ID向消息列表添加初始为空的 AI 回复设置初始状态标记...多轮交互实现(MongoDB 记录历史对话)为了让 AI 能够理解对话上下文,每次用户发送消息时,后端系统需要 查询 MongoDB 里的历史对话,并将其与新问题封装后发送给 DeepSeek API。... DeepSeek API当用户发送新的问题时,后端会从 MongoDB 获取所有历史对话信息,然后将历史对话合并,之后发送给 DeepSeek API,以保持上下文对话能力。

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    Wireshark 4.0.0 如约而至,这些新功能更新的太及时了!

    对话和端点对话框已经过重新设计,具有以下改进: 上下文菜单现在包括调整所有列大小以及复制元素的选项。 数据可以导出为 JSON。 选项卡可以从对话框中分离和重新附加。...所有配置和选项都通过左侧按钮行完成。 对话和端点对话框的列可以通过上下文菜单隐藏。 TCP 和 UDP 对话现在包括流 ID 并允许对其进行过滤。...HTTP2 解析器现在支持使用假标头来解析在没有长寿命流的第一个 HEADERS 帧的情况下捕获的流的数据(例如允许在一个 HTTP2 流中发送许多请求或响应消息的 gRPC 流调用)。...用户可以使用现有流的服务器端口、流 id 和方向指定虚假标头。 IEEE 802.11 解析器支持 Mesh Connex (MCX)。 “捕获选项”对话框包含与欢迎屏幕相同的配置图标。...使用 Lua GRegex 模块的代码必须更新为使用 lrexlib-pcre2。在大多数情况下,API 应该是兼容的,并且转换只需要更改模块名称。

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    Loki告警日志内容的骚方法

    过多的日志流标签拖垮Loki性能 稍微了解Loki的小伙伴应该都知道,Loki不会索引日志内容,而是对日志流进行索引的,这样它能通过日志流的标签快速的查询出与之对应的日志内容。...经过小白的测试,当下我们通过LogQL V2的语法还真可以解决这个问题。 1. 主要思路 LogQL v2[1]的主要更新点在于将以往的log-filter换成了log-pipeline。...它大改的流程如下: 日志流 -> 日志解析器 > 日志流(包含新label)> 日志过滤器 > 聚合函数 当下日志解释器分别支持regexp、logfmt和json这3种类型的格式处理。...在LogQL中json解释器的用法和logfmt一样,小白转化一下大家自然明白: 日志格式 {"time":"2020-12-17T04:09:13.227200674+08:00","level":"...总结 LogQL v2的语法给我们带来了很多骚操作,不过目前它仍然是单行的处理日志,期待告警时将该行的日志上下文一同打印出来,目前是不太可能实现的,我们只能通过告警的时间和内容再去Loki中查询当时的日志现场

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    采用LangGraph集成多个MCP服务器的应用

    现代人工智能应用程序通常需要对不同的语言模型和专门的服务器进行复杂的编排,每个服务器在更大的工作流中处理特定的任务。然而,这种分布式方法引入了一个关键的挑战: 保持上下文的连续性。...这种结构化的容器使得上下文具备良好的可读性和可操作性,能够准确反映交互过程中的状态与意图。 MCP 提供了一套规范的序列化标准,确保上下文能够在不同的系统、服务或 Agent 之间高效、可靠地传输。...由于上下文容器可能包含用户的敏感信息,如对话历史、个人偏好或业务数据,因此必须采取全面的安全措施来保障系统的可靠性和用户隐私。 在数据保护方面,应确保上下文数据在存储和传输过程中始终处于加密状态。...身份验证与授权是保障系统安全的核心环节。所有试图访问或更新上下文的请求都必须通过可信的身份认证流程,例如使用 API 密钥、OAuth 令牌或基于角色的访问控制(RBAC)。...这可以有效防止未经授权的系统或用户篡改上下文内容,从而保障整个 MCP 系统的数据完整性和操作合法性。 为防范潜在的攻击行为,还必须重视输入验证与内容消毒。

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    从“人工智障”到“智能伙伴”,人类与AI协作的认知深度解析

    零记忆交互: 每次交互都是孤立的“回合”,系统无法建立和维护跨越多次对话的状态(State) 和上下文(Context) ,导致对话生硬、重复。...技术点: 知识源: 私有文档库、数据库、API、实时网络(需谨慎)。 检索器(Retriever): 根据用户查询和当前对话上下文,从知识源中查找最相关的片段。...认知摩擦指标: 澄清对话次数、用户修正次数、任务放弃率。 工具使用效率: 工具调用成功率、错误率、执行时间。 资源消耗: Token使用量、API调用成本、响应延迟。...请基于当前对话上下文(如有)生成1-3个更可能从知识库中检索到相关答案的搜索查询。输出为JSON数组。”...架构重点: 强大的工具调用集成(办公软件、数据库API、内部系统API)、可靠的工作流引擎、模板化与个性化结合的输出生成、无缝的任务交接(AI做初稿,人类精修)。

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    从工程视角看 Langflow:一站式 AI Agent 工作流解决方案解析

    此外,Langflow 的可视化界面降低了开发门槛,允许用户通过拖拽操作直观地构建复杂的代理和工作流,而无需深入编写繁琐的代码。...它还集成了强大的对话管理和检索功能(Conversation Management and Retrieval),支持从历史对话中提取关键信息,或结合向量数据库进行语义检索,从而提升对话的上下文连贯性和智能化水平...5、支持 API 部署及 Python 应用 JSON 导出 Langflow 提供了灵活的部署选项,开发者可以将构建完成的 AI 代理或工作流直接部署为 API 端点,方便集成到现有的 Web...此外,Langflow 支持将工作流导出为 JSON 格式,适用于 Python 应用程序的进一步开发和集成。这种双重输出方式为开发者提供了更大的灵活性,适应不同的技术栈和部署需求。...3、缺乏多代理协作和对话管理能力 在实际的业务场景中,传统平台通常聚焦于单一代理的开发,缺乏对多代理协作、对话管理和上下文检索的支持,限制了其在复杂场景(如智能客服或多轮对话系统)中的应用。

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    PandasAI连接LLM进行智能数据分析

    它的核心的功能是其DataFrame对象,这是一个带有行和列标签的二维表格数据结构,支持缺失数据处理、时间序列功能、灵活的数据输入输出方法、数据对齐和分组操作等特性。...PandasAI则通过结合Pandas和生成式AI技术,使用户能够以自然语言与数据进行交互,从而简化数据分析流程。...由于经验不足,笔者在测试PandasAI的时候,将相关的组件都安装在默认全局的Python环境中了,导致版本有点低,使用的是v2版本。...Chat Completion API的对话消息格式 messages = [ { "role": "system", # 设定...这里的实现并没有像《连接语言大模型(LLM)服务进行对话》一样使用openai模块或者LangChain框架,而是直接使用requests来发送HTTP请求,显得更加底层一点,不过原理都差不多。

    20110
    领券