查看表详情 虽然说我们在实际开发中，很少会直接用到 flowable 中的用户体系，但是，也不太可能完全用不到，毕竟官方设计了这个东西，而存在就必然有其合理性，所以，今天松哥还是来和大家聊一聊，在 Spring...用户操作 在 Spring Boot 中，flowable 默认已经给我们配置好了 IdentityService 对象，我们只需要将之注入到项目中就可以使用了。 来看几个例子。...添加之后，我们在数据库的 ACT_ID_USER 表中，就可以看到刚刚加入的数据了： 2.2 修改用户 如果是修改用户密码，可以调用如下方法： @Test void test02() { UserEntityImpl...ACT_ID_GROUP 表中，如下图： 按照松哥之前在 flowable-ui 中给大家演示的，组创建好之后，接下来还要给组添加用户，添加方式如下： identityService.createMembership...，又不想抛弃 flowable 的用户，那么可以按照如上方式，在添加系统本地用户的时候，也往 flowable 中添加/更新用户。
Flink中的事件时间和处理时间有什么区别？为什么事件时间在流计算中很重要？...事件时间（Event Time）： 事件时间是数据本身所携带的时间戳，表示事件实际发生的时间。它是根据事件在源系统中产生的时间来确定的，与流处理引擎无关。...在Flink中，可以通过指定时间戳和水位线来处理事件时间。时间戳用于为每个事件分配一个时间戳，而水位线用于表示事件时间的进展。Flink使用水位线来处理延迟数据和乱序数据，以确保结果的准确性。...在Flink中，默认使用处理时间进行处理，即使用数据到达流处理引擎的时间作为事件的时间戳。...env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime); // 创建DataStream，从Kafka中接收用户访问数据流
文章目录 一、以异步返回返回多个返回值 二、同步调用返回多个值的弊端 三、尝试在 sequence 中调用挂起函数返回多个返回值 四、协程中调用挂起函数返回集合 一、以异步返回返回多个返回值 ----...在 Kotlin 协程 Coroutine 中 , 使用 suspend 挂起函数 以异步的方式 返回单个返回值肯定可以实现 , 参考 【Kotlin 协程】协程的挂起和恢复 ① ( 协程的挂起和恢复概念...| 协程的 suspend 挂起函数 ) 博客 ; 如果要 以异步的方式 返回多个元素的返回值 , 可以使用如下方案 : 集合 序列 Suspend 挂起函数 Flow 异步流 二、同步调用返回多个值的弊端...sequence 中调用挂起函数返回多个返回值 ---- 尝试使用 挂起函数 kotlinx.coroutines.delay 进行休眠 , 这样在挂起时 , 不影响主线程的其它操作 , 此时会报如下错误...---- 如果要 以异步方式 返回多个返回值 , 可以在协程中调用挂起函数返回集合 , 但是该方案只能一次性返回多个返回值 , 不能持续不断的 先后 返回 多个 返回值 ; 代码示例 : package
故事是关于什么的？ 如果您认为在 ASP.NET Core 中管理身份验证意味着满足于一种方法，那么想象一下这样一个世界：您可以无缝处理多个身份验证方案，所有这些都在同一个应用程序中。...在 .NET 8 中设置多个身份验证方案 在本教程中，我们将使用 ASP.NET Core 和 .NET 8 实现多个身份验证方案，包括针对不同标识服务器的 JWT 身份验证和自定义身份验证处理程序。...这将允许我们处理来自不同来源的令牌，并支持用于令牌验证的自定义逻辑。 1. 配置身份验证方案 首先，我们将在 或专用服务扩展方法中设置身份验证服务。...我们的目标是支持多个 JWT 令牌源，例如 和 ，以及用于专用令牌处理的自定义身份验证方案。...通过使用 .NET 8 在 ASP.NET Core 中设置多个身份验证方案，可以轻松管理各种客户端方案的不同身份验证要求。
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...延迟 人类希望在正常对话中得到快速响应，对话的响应时间为 500 毫秒是正常的，AI 长时间的停顿会让人感觉不自然。 所以如果你正在构建对话式 AI 应用程序，语音到语音的延迟大概是 800 毫秒。...在自动轮次检测模式下，应用程序只需持续发送音频数据，依靠 OpenAI 服务器端的 VAD 来识别用户何时开始和停止说话。 当用户停止说话时，会触发多个 API 事件，LLM 随即开始生成响应。...如果用户中断 LLM，则用户将只能听到 LLM 响应的一部分。在大多数情况下，您希望对话历史记录仅包含用户实际听到的 LLM 响应部分。...流对于函数调用来说并不是很有用 —— 在调用函数之前，您需要完整的函数调用结构 —— 并且在使用 HTTP API 时，从流式响应块中组装函数调用数据一直是一个小麻烦。
该方法需要一个提示来重试或修复输出，并从提示中获取信息以执行这些操作。这种方法接受来自语言模型的响应和提示，并将它们转换为某种结构，以便更好地处理和重试。...数据连接Data Connection 在许多LLM应用程序中，用户特定的数据不在模型的训练集中，这可能是通过检索增强生成（RAG）实现的。...这可以帮助您节省时间和金钱，并改善您的矢量搜索结果。更重要的是，它还能处理经过多个转换步骤的文档，而不会影响到其在源文档中的原始内容。...链 Chains 链允许我们将多个组件组合在一起，以创建一个单一的、连贯的应用程序。例如，我们可以创建一个链，该链接受用户输入，使用提示模板对其进行格式化，然后将格式化的响应传递给 LLM。...总之，TransformChain 为在链之间添加自定义转换提供了一种简单的方法，使链之间的数据流更加灵活。
例如，某些上下文用领域知识文本补充用户提示，以便LLM可以使用LLM本身嵌入的信息之外的领域知识来生成响应。另一个例子是，一些上下文利用用户和LLM之间交互过程中积累的对话历史来补充用户提示。...尽管提高了模型的响应生成质量，但使用长上下文对响应生成延迟提出了挑战，因为模型在加载和处理所有上下文之前无法生成响应。...类似地，由于用户的提示可能会在空间(例如，来自不同位置)和时间(例如，两个查询可能相隔几天)中传播，因此它们可以由不同的机器处理，因此对话历史记录(即上下文)必须即时加载到服务当前请求的GPU上。...凭借其KV编码器，CacheGen可以灵活地以不同形式传输上下文，包括多个比特流表示形式的KV特征(每个比特流表示形式具有不同的压缩率)和原始文本，这会产生更多的LLM处理成本，但不会产生解压缩成本或信息丢失...在聊天应用程序中，用户可以在上次交互后几天后恢复与LLM的对话。在这些情况下，她的对话历史记录的KV缓存可能需要从GPU内存中换出，以便为其他活动对话会话节省空间。
这些接口充当软件中介，为应用程序之间的交互和对话建立特定的定义和规则。API 负责将响应从用户传递到系统，然后从系统返回给用户。听起来还是有点糊涂？ API 的工作机制 假设我们正在预订一个酒店。...使用 REST API 时，来自后端数据的响应通过 JSON 或 XML 消息格式传递给客户端（或用户）。这种架构模型倾向于遵循 HTTP 协议。...不幸的是，这意味着如果一个微服务收到来自多个客户端的多个请求，该模型必须每次只处理一个请求，拖慢了整个系统的速度。...它建立在 HTTP 2 之上，且遵循客户端 - 响应通信模型。这让它支持双向通信和流式通信，因为 gRPC 能接收来自多个客户端的多个请求，并通过不断地流式传输信息来同时处理这些请求。...此外，gRPC 还可以处理“一元”交互，例如构建在 HTTP 1.1 上的交互。 总之，gRPC 能处理一元交互和多种类型的流： 一元：客户端发出单个请求并接收单个响应。
▲ 在MMBench等多项权威多模态测评结果中，“天工3.0”超越GPT-4V，全球领先 天工3.0是由昆仑万维推出的最新MoE大模型，拥有4000亿参数，是全球最大的开源MoE大模型，在多个权威多模态评测中超过了...天工2.0则是国内首个面向所有C端用户免费开放的千亿级参数大语言模型，具有出色的复杂任务处理能力，响应速度快，训练和推理效率高，且具备强大的扩展性。...":""# 用于强制指定意图，默认为空将进行意图识别判定是否搜索增强，取值 'chat'则不走搜索增强 } 第六步：发起请求并获取响应 我们需要使用requests.post方法发起请求，并处理响应流：...response = requests.post(url, headers=headers, json=data, stream=True) # 处理响应流 for line in response.iter_lines...例如，在搜索结果的结构化内容中，AI会明确区分总结和深入理解的部分，并通过加粗、色彩等方式进行区域划分，以便用户快速抓住重点。
这种链式提示的方式能够有效提高模型的响应质量，减少错误，并使得生成的内容更加符合用户的预期。Prompt Chaining的工作原理基于两个关键要素：任务分解和对话连续性。...对话连续性：在分解任务后，用户会向模型发送第一个提示，并接收其生成的响应。然后，用户会根据这个响应设计下一个提示，这个提示可能会引用或反馈前一个响应的内容，以保持对话的连续性和一致性。...这些状态机会调用Amazon Bedrock中的基础模型来生成对应内容，最后Streamlit应用程序将展示这些状态机执行的结果，并展示给用户。...：整个工作流设计了一个使用人工智能辅助创作故事的过程，其中包括角色和故事情节的生成、迭代、错误处理、故事合并和最终选择，其中它从“Start”开始，然后进入一系列步骤，每个步骤都以“Generate Characters...整个工作流的连贯分析如下：角色生成：首先，工作流涉及角色的创建，包括准备消息、格式化提示、调用模型、提取模型响应和准备输出。
例如，在几毫秒内从同一源IP接收数十个针对单个网站的DNS请求，或在几毫秒内从多个源IP接收多个针对单个网站的DNS请求，这些情况表明，这些请求可能是由机器人程序或恶意软件启动的自动脚本生成的。...检查DNS流量 由于DNS是处理所有发送到Internet的请求的主要处理程序，因此您应该检查DNS服务器的流量活动。...中间人（MitM）攻击是指攻击者通过充当该网络中的受信任系统之一来尝试访问该网络。在MitM攻击中，恶意系统在两个受信任的系统之间进行干预，并劫持其对话通道，从而将所有通信量转移到自身。...如果源是伪造的，服务器将用一个TCP/SYN-ACK消息来响应，并等待最终的ACK消息来完成TCP连接。 但是，由于实际源从未启动此连接，因此服务器从未收到最终响应，并一直在等待半开放的连接。...如果您看到很长的TCP / SYN请求流从多个源IP推送到目标服务器IP，那么可以确定这是DDoS（分布式拒绝服务）攻击，这种攻击有多个流氓系统攻击目标服务器，甚至比DoS攻击更致命。
工具是每次执行一项特定任务的 LLM，而记忆则是在教育过程中更新的数据存储。来自学习日志的统计结果显示了每种工具的使用效果和机制。...来自人类用户的主观反馈显示了每种功能的可用性，而与消融系统的比较则进一步证明了所设计的流程在长期互动中的优势。...在用户与系统互动的过程中，研究者收集了关键的统计数据，并记录了对话内容以供未来分析。 学习完成后，用户需要填写一个问卷，从多个角度评价他们使用系统的经验。...统计数据收集：从学习日志中收集的统计数据包括课程计划的复杂性、系统响应的平均长度、每个响应覆盖的目标数量、课程计划更新的频率以及课程中测验的频率。...结果：实验结果表明，系统能够处理各种教育活动，并在长期互动中显示出稳定性和一致性。
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。...当用户开始对话时，创建一个 Thread。当用户提出问题时，在 Thread 中添加消息。运行助手在 Thread 上调用模型和工具生成响应。...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。...", tools=[{"type": "code_interpreter"}], model="gpt-4-turbo",)步骤 2：创建线程线程表示用户与一个或多个助手之间的对话。...typing_extensions import overridefrom openai import AssistantEventHandler # 首先，我们创建一个 EventHandler 类来定义我们希望如何处理响应流中的事件
屏幕抓取不应与内容抓取相混淆，但是，内容抓取是在未经所有者批准的情况下从网站中获取实际内容。 将RPA提升到新水平：客户服务 RPA无疑具有先进的流程，并减轻了后台员工的软件负担。...但是现在，对话式AI的进步已经变得可用并且已经足够成熟，可以充分利用并应用到前台服务中。 会话式AI包含自然语言处理（NLP）和自然语言理解（NLU）。...NLU搜索为用户提供了交互体验，提供了非常人性化的对话框来响应知识请求，回答常见问题并协助解决复杂问题，从而加快了问题的补救速度。...会话式RPA可以解决IT和云服务面临的更为复杂的挑战，包括发现罕见的工作流程和第一步。在更深层次上，只有会话式RPA可以处理以下问题： 了解请求的意图。 来自IT和云的集成。 自动化问题。...对话式RPA的难点 在实施对话式RPA时，当然存在某些限制。例如，对话式RPA不适合需要人工干预和判断的极其复杂的高接触工作流。如果客户互动是上报或例外，那么将需要人工解决这些问题。
例如，若 Fatma 在浏览器中打开了技能分享程序，浏览器会发送请求询问是否有更新，且等待请求的响应。当 Iman 在自己的浏览器中提交了关于“极限降滑独轮车”的对话之后。...服务器发现 Fatma 在等待更新请求，并将新的对话作为响应发送给待处理的请求。Fatma 的浏览器将会接收到数据并更新屏幕展示对话内容。...获取（GET）单个对话的请求处理器，必须查找对话并使用对话的 JSON 数据作为响应，若不存在则返回 404 错误响应码。...PUT的处理器，用户使用它创建新对话。...若数据看起来合法，处理器会将对话转化为对象，存储在talks对象中，如果有标题相同的对话存在则覆盖，并再次调用updated。
在特定的对话场景中，LLM往往难以理解用户的真正意图，更不用说生成符合情感和业务逻辑的回复了。这不仅仅是一个技术问题，更是用户体验的痛点。...3.4、构建语义路由 语义路由是DFA-RAG框架的最后一步,在实际对话生成中，DFA作为语义路由器引导LLM进行响应生成，目的是在对话过程中，根据用户的输入和DFA的结构，选择最合适的响应路径，并生成具体的响应内容...从DFA的初始节点开始，根据标签序列的每一个标签，逐步转移到下一个节点。 选择响应路径：在导航过程中，根据当前节点的标签集合和用户的输入，选择最合适的响应路径。...实验结果表明，DFA-RAG框架在多个评估指标上都取得了优于原始大型语言模型的表现。特别是在处理复杂对话场景时，DFA-RAG能够生成更可靠、上下文适当的响应。...DFA-RAG结合了大型语言模型的自然语言处理能力和确定有限自动机的结构化方法，确保对话代理能够生成可靠、符合语境的响应。 通过实验结果验证，DFA-RAG在多个对话领域均表现出优于传统方法的性能。
检索增强生成 (RAG)将文档检索与自然语言生成相结合，创建更准确、更具情境感知的响应。 虽然基本 RAG 很有效，但它在处理复杂查询、幻觉以及在多轮对话中维持上下文方面存在困难。...处理复杂的查询和对话 随着 RAG 系统越来越多地应用于现实世界的任务，它们必须能够处理复杂、多轮交互和模糊查询。 管理多轮对话 对话式 RAG 系统面临的主要挑战之一是管理跨多个交互的信息流。...在许多日常场景中，例如客户支持或正在进行的技术讨论，用户经常进行多轮对话，其中必须在多个交流中保持上下文一致。 让系统跟踪并记住对话的相关部分是提供连贯一致的响应的关键。...然后，从多个检索和生成步骤合成最终输出，确保查询的所有组成部分都得到解决。 使用上下文线索 为了处理歧义，系统可以使用查询或对话历史记录中的上下文线索。...在特定领域的应用中，确保系统能够处理所有潜在用户查询是提供全面支持的关键。
自从 Meta 发布并开源了 LLaMA 系列模型，来自斯坦福大学、UC 伯克利等机构的研究者们纷纷在 LLaMA 的基础上进行「二创」，先后推出了 Alpaca、Vicuna 等多个「羊驼」大模型。...羊驼已然成为开源社区的新晋顶流。由于「二创」过于丰富，生物学羊驼属的英文单词都快不够用了，但是用其他动物的名字给大模型命名也是可以的。...研究团队将 Koala 与 ChatGPT 和斯坦福大学的 Alpaca 进行了实验比较，结果表明：具有 130 亿参数的 Koala-13B 可以有效地响应各种用户查询，生成的响应通常优于 Alpaca...为了构建 Koala 的训练数据集，研究团队从网络和公共数据集中收集对话数据并整理，其中包含用户公开分享的与大型语言模型（例如 ChatGPT）对话的数据。...具体而言，Koala 的训练数据集包括如下几个部分： ChatGPT 蒸馏数据： 公开可用的与 ChatGPT 对话数据（ShareGPT）； Human ChatGPT 比较语料库 (HC3)，其中同时使用来自
这为对话开发者提供了对特定任务处理的完全控制，使其能递增地添加新的特征到经验中。然而，这种方法非常依赖于开发者设计对话式交互的所有层面，以及预期用户和智能体交互以完成任务的所有方式。...另一个目标是获得更高质量的对话，「高质量」指的是：（i）语言和对话流的多样性，（ii）所有预期用户行为的覆盖范围；以及（iii）监督标签的准确性。...然而，以这种方式生成多轮对话需要多个参与智能体的协作。...表 1：用 M2M 收集的对话。 ? 表 2：DSTC2 与 M2M Restaurant 数据集在语言与对话流多样性的对比。 ? 表 3：用 M2M 收集的对话的人类评价。...我们用 M2M 收集了一个跨越两个领域的包含 3000 个对话的新语料库，并和流行的对话数据集在表层句子形式和对话流的质量、多样性上进行了比较。 本文为机器之心编译，转载请联系本公众号获得授权。
如图1所示，多个联网服务联合工作以生成对用户请求的响应; 应用程序执行的端到端视图对于快速诊断和解决生产部署中的性能下降问题至关重要。...在具有数十个微服务（每个数百个实例）的应用程序中，越来越难以理解信息如何流经各种服务，其中阻塞点是什么以及用户所经历的延迟是网络的人工产物还是呼叫链中的微服务。...在云规模运营中，服务的分析方面需要实时处理来自租户应用程序的大量通信跟踪，发现应用拓扑，跟踪在网络上的微服务流动中的各个请求等等。...前者是在Spark的流式抽象之上构建的，而后者是由Spark作业服务器管理的一组批处理作业。 跟踪跨微服务的事务（或请求流）需要在应用程序中的微服务之间建立请求 - 响应对之间的因果关系。...简而言之，如果服务A呼叫服务B，并且服务B在向A返回响应之前与服务C对话，则称对C的呼叫B _由_A到B的呼叫。
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