传统数据库扩展：Postgres 通过 pgvector 支持向量搜索，Neon 和 Supabase 提供无服务器化存储方案。 作用：实现对话历史管理、长期记忆存储及上下文窗口的动态优化。 3....Agent 通过 OpenAI 定义的 JSON 模式调用工具，这意味着不同框架的 Agent 和工具可以相互兼容。...Agent的状态，包括对话历史和执行阶段。...而像Letta这样的框架则使用数据库持久化存储状态，便于查询和扩展。 上下文窗口结构：每次调用LLM时，框架会将 Agent 的状态编译到上下文窗口中。...选择适合的框架取决于具体应用需求，例如是构建对话 Agent 还是工作流、在笔记本中运行还是作为服务部署，以及对开源模型支持的要求。
助手 API 允许你在自己的应用程序中构建 AI 助手。助手具有指令，并可以利用模型、工具和文件来响应用户的查询。目前，助手 API 支持三种类型的工具：代码解释器、文件搜索和函数调用。...OpenAI-Beta: assistants=v2步骤 1：创建助手助手代表一个实体，可以根据模型、指令和工具等多个参数进行配置，以响应用户的消息。...您可以向线程添加的消息数量没有限制 — 我们会智能地截断任何不符合模型上下文窗口的内容。...使用流式传输您可以使用 Python 和 Node SDK 中的“create and stream”助手来创建运行并流式传输响应。..., event_handler=EventHandler(),) as stream: stream.until_done()在我们的 API 参考中查看完整的助手流事件列表。
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。
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。
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。
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
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。
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
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
定义在 IDE 中的行为，如何触发、如何执行，以及如何处理结果。 定义简单的数据流处理，如何处理数据、如何存储数据。...Shire 设计原则 结合先前的 AutoDev 开发经验，为了让开发人员更好地使用 AI IDE，我们定义了一些设计原则： 原则 1：IDE 即上下文环境。...我们使用领域特定语言（DSL）来让开发人员定义 IDE 交互，同时自然语言作为 LLM 接口使用。 原则 3：原子功能单元。即将复杂系统分解为独立且功能明确的最小操作单元。...这种设计原则受到 Linux 设计思想的启发，强调模块化、独立性和简洁性。...在这个定义中，我们使用了一系列的操作符， 如 caching、 splitting、 embedding、 searching，最后我们将结果返回给用户。
日志模块：用于记录模型的操作日志。自动化模块：支持模型的自动化更新、回滚和优化。用户界面模块：提供用户交互界面，支持可视化操作。...上下文管理：支持多轮对话中的上下文跟踪和提示调整。用户自定义：允许用户自定义和微调提示词。性能评估：提供提示词效果的自动评估工具。...提示优化模块：使用反馈数据和优化算法改进提示词。上下文管理模块：跟踪对话上下文并调整提示词。用户交互模块：支持用户输入自定义提示词和配置参数。评估模块：评估提示词对模型输出的影响，提供性能报告。...2.2.2 数据流设计输入数据：接收用户输入、任务要求及对话上下文。提示生成：生成初步的提示词。提示优化：利用反馈数据调整提示词。上下文管理：根据上下文更新提示词。...集成过程中，需要处理以下方面：3.1 API 集成通过标准化 API，与 LLMOps 平台进行数据和功能的交互。
这个新的「实时 API」能够管理对话状态、实现短语端点（轮流检测）、提供双向音频流，并支持用户中断 LLM 的输出。...对话语音 API 需要： 管理多个用户和 LLM 轮次的对话状态； 确定用户何时结束对话（并期待 LLM 的响应）； 处理用户中断 LLM 输出； 用户语音的文本转录、函数调用和 LLM 上下文的操作对于许多用例也很重要...如果你之前构建过对话式 LLM 应用程序（文本或语音），你会熟悉跟踪对话历史记录并使用该历史记录创建不断增加的「上下文」。...您需要发送对话.item.truncate 事件以强制服务器端上下文匹配用户听到的音频范围。请注意，无论您是否使用自动转弯检测 (server_vad)，您都需要执行此操作。...但如果你的预算紧张，可以考虑每隔几轮对话重置上下文，用文本替换音频消息，也可以使用摘要功能进一步减少输入 tokens 的数量。
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
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
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
在人工智能的浪潮中，越来越多的开发者和企业开始尝试将大规模语言模型（LLMs）部署到本地环境中，以降低成本、提高数据安全性并提升应用性能。...高性能应用服务HAI 和 Ollama 作为一种新兴的工具，为开发者提供了一个轻松的本地部署与调用接口，支持多种大模型的使用与管理。..., "format": "json", "stream": false }' 多轮对话（对话补全） Ollama 还支持多轮对话，适用于构建聊天机器人、智能客服等应用。...通过 messages 参数，你可以定义多轮对话的上下文，模型将依据历史对话内容进行回答。...的请求中返回的上下文参数，可以用于保持简短的对话记忆 stream: 如果设置为 false ，响应将作为单个响应对象返回，而不是一系列对象流 raw: 如果设置为 true ，将不会对提示进行任何格式化
Part1前言 ChatGPT 是一种基于自然语言处理技术的人工智能对话系统，使用 GPT（Generative Pre-trained Transformer）算法架构进行训练。...我们可以将其看成一个加强版的搜索引擎，通过其可以帮助我们快速找到想要的答案。 本文主要研究如何基于chatgpt来构建一个自动语言对话的程序。...Part2api密钥注册 要想通过程序来访问chatgpt需要注册OpenAI的api秘钥，拥有了账号之后，注册其实非常简单，注册成功之后，官方还会赠送18美元的体验券。...=1, rate=16000, output=True) # 写入PCM数据 stream.write(pcm_data) # 关闭流和...PyAudio stream.stop_stream() stream.close() p.terminate() Part6音频读取 由于我们计划做一个语音对话，所以还需要能够读取拾音器的音频。
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。
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。
上下文连贯：维持较长对话上下文，提供流畅交互体验。指令执行准：经微调后能准确执行各类任务指令。资源需求宜：7B参数规模在CPU环境下资源需求适中。...按钮的设计可以添加点击效果，输入框可以添加提示文本等。响应式设计：确保界面在不同的设备和屏幕尺寸下都能正常显示和使用。使用媒体查询等技术来调整界面的布局和样式，以适应不同的设备类型。...事件绑定与交互绑定事件监听器：bindEvents函数用于绑定各种事件监听器，包括搜索按钮点击事件、搜索框回车事件、过滤按钮点击事件、AI助手发送按钮点击事件和输入框回车事件等，以实现用户的交互操作。...messages数组包含了对话的上下文信息，其中role字段表示消息的角色（如system、user等），content字段则是具体的消息内容。...设置请求头Content-Type为application/json，表示发送的数据格式为JSON。将构建好的Payload通过body字段以JSON字符串的形式发送给API。
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