大家在网上找的oracle 这个包 dbms_parallel_execute执行大数据量sql语句执行的时候，可能会遇到这个错误。
【引】“枯萎，无法回避，如人之生老病死；荒芜，无法接受，如碌碌无为一生。” 这是周六回乡下除草的感受。有所得，有所感，对工程技术也是如此。
这段 50 行代码的「正则表达式」几乎可以完成任何复杂度文本内容的 RAG Chunking ⚡️ 使用该正则来 Chunking 《爱丽丝梦游仙境》书籍，耗时仅 2 毫秒，切分 1204 个 Chunk
The last response is delayed until after the data ACL decides on it */ if (chunking_state == CHUNKING_LAST...); chunking_state = CHUNKING_OFFERED; DEBUG(D_receive) debug_printf("chunking state %d\n", (int)chunking_state...CHUNKING_LAST : CHUNKING_ACTIVE; chunking_data_left = chunking_datasize; DEBUG(D_receive)...debug_printf("chunking state %d, %d bytes\n", (int)chunking_state, chunking_data_left);...if (chunking_datasize == 0) if (chunking_state == CHUNKING_LAST) return EOD; else { (void)
The last response is delayed until after the data ACL decides on it */ if (chunking_state == CHUNKING_LAST...); chunking_state = CHUNKING_OFFERED; DEBUG(D_receive) debug_printf("chunking state %d\n", (int)chunking_state...CHUNKING_LAST : CHUNKING_ACTIVE; chunking_data_left = chunking_datasize; DEBUG(D_receive)...debug_printf("chunking state %d, %d bytes\n", (int)chunking_state, chunking_data_left...); if (chunking_datasize == 0) if (chunking_state == CHUNKING_LAST) return EOD;
dkim_disable_verify) 1734： dkim_exim_verify_init(chunking_state CHUNKING_OFFERED); 1735：#endif 进入了...smtp_setup_msg 这时候我们发送一个命令 BDAT 16356 然后有几个比较重要的操作： 5085 if (sscanf(CS smtp_cmd_data, "%u %n", &chunking_datasize..., &n) < 1) 5093 chunking_data_left = chunking_datasize; 5100 lwr_receive_getc = receive_getc...heap1 然后进入 receive_getc=bdat_getc 读取数据: 534 int 535 bdat_getc(unsigned lim) 536 { ...... 546 if (chunking_data_left...> 0) 547 return lwr_receive_getc(chunking_data_left--); lwr_receive_getc=smtp_getc 通过该函数获取16356
dkim_disable_verify) 1734： dkim_exim_verify_init(chunking_state CHUNKING_OFFERED); 1735：#endif 进入了...smtp_setup_msg 这时候我们发送一个命令BDAT 16356 然后有几个比较重要的操作： 5085 if (sscanf(CS smtp_cmd_data, "%u %n", &chunking_datasize..., &n) < 1) 5093 chunking_data_left = chunking_datasize; 5100 lwr_receive_getc = receive_getc...0x100的heap1 然后进入receive_getc=bdat_getc读取数据: 534 int 535 bdat_getc(unsigned lim) 536 { ...... 546 if (chunking_data_left...> 0) 547 return lwr_receive_getc(chunking_data_left--); lwr_receive_getc=smtp_getc通过该函数获取16356个字符串
分块（Chunking）是构建检索增强型生成（RAG）（https://zilliz.com.cn/use-cases/llm-retrieval-augmented-generation）应用程序中最具挑战性的问题...访问链接 （https://github.com/ytang07/llm-experimentation/blob/main/test_langchain_chunking.py）获取本文中涉及的代码。...def test_langchain_chunking(docs_path, splitters, chunk_size, chunk_overlap, drop_collection=True):...print(f"""Responses from chunking strategy: {chunk_size}, {chunk_overlap}""") for doc in...chunking_tests = [(32, 4), (64, 8), (128, 16), (256, 32), (512, 64)]for test in chunking_tests: test_langchain_chunking
这个将文档拆分成小块的过程被称为“分块”（Chunking）。 ...• 层次化文档分块（Hierarchical Document Chunking）：根据词汇边界（如章节、节、段落）拆分文档。...• 句子分块（Sentence Chunking）：将文档拆分成单独的句子。...• 语义分块（Semantic Chunking）：将文档拆分成句子，生成嵌入向量，并在嵌入向量之间的距离超过某一阈值时进行拆分。
这个过程需要以下步骤：创建映射PUT jina-late-chunking{ "mappings": { "properties": { "content_embedding": {...outputs.append(pooled_embeddings) return outputs这是将所有内容结合在一起的部分；对整个文本输入进行标记，然后将其传递给 late_chunking...inputs = tokenizer(input_text, return_tensors='pt')model_output = model(**inputs)embeddings = late_chunking...new_embedding in zip(chunks, embeddings): documents.append( { "_index": "jina-late-chunking...运行查询现在你可以对新的数据索引运行语义搜索：GET jina-late-chunking/_search{ "knn": { "field": "content_embedding",
InputStream modelInputStream = this.getClass().getClassLoader().getResourceAsStream("chunker/en-parser-chunking.bin...} catch (IOException ex) { ex.printStackTrace(); } } 这里使用en-parser-chunking.bin
157286400 250-PIPELINING 250-DSN 250-ENHANCEDSTATUSCODES 250-STARTTLS 250-8BITMIME 250-BINARYMIME 250 CHUNKING...250-PIPELINING 250-DSN 250-ENHANCEDSTATUSCODES 250-AUTH LOGIN XOAUTH2 250-8BITMIME 250-BINARYMIME 250 CHUNKING...157286400 250-PIPELINING 250-DSN 250-ENHANCEDSTATUSCODES 250-STARTTLS 250-8BITMIME 250-BINARYMIME 250 CHUNKING
第一个作用一多半是由 phrase chunking 完成的，这被认为是 shallow parsing，相当靠谱的一种操作。...白: 问题出在，如果在phrase chunking过程中出现多种可能性，混乱到chunk的边界都有分歧，这时候带着不确定性跑会很累。又回到休眠反悔的话题。...关键是chunking基本上针对 basic XP （baseNP etc），只要具有前后条件查询的机制，搞定 boundary 一般没有问题。...其二，窗口的大小除了 chunking 把前后的修饰成分吃掉以外，系统还可以选择性跳过挡道的东西。...这样来看，chunking 的核心就是搞定 boundary 和 确定 head。这两个都不难。一旦搞定这两点，结构的基础就打牢了。至于结构歧义，它被自然地推后了。
NLP架构 此图来自【立委科普：自然语言系统架构简说】 主要流程步骤 分/切词(Tokenization) 词性标注(POS Tagging) 语义组块(Chunking) 命名实体标注(Named Entity...语义组块(Chunking) 将标注好词性的句子按句法结构把某些词聚合在一起形成比如主语、谓语、宾语等等； 语义组块最常用的方法是条件随机场(Conditional Random Fields,CRF)...doc 【朝华点滴：百万架构图幻灯片的演进】 【立委科普：自然语言系统架构简说】 POS Tagging和Chunking/Shallow Parsing的区别在哪？
Hit: Player gets another cardStand: Player ends the hand (then dealer finished hand and bets are paid)Chunking...Breaking a problem up into these smaller pieces is sometimes called “chunking”.
其在NER、Chunking上都得到了比较好的结果。...此外，通过利用BERT作为一个额外的资源，我们得到了最好的结果，在NER上的结果是93.47 F1以及在Chunking上的结果为97.30 F1。...2、在NER和Chunking这两个主要任务上，GCDT的性能显著优于以前的系统。此外，通过利用BERT作为额外资源来增强GCDT，我们报告了这两个任务的最新进展。...在CoNLL2000 Chunking Task上的结果： ?
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2501.09940 论文概述 在**开放域问答（Open-Domain Question Answering, ODQA）**任务中，**文档分块（chunking...相关工作 论文中提到了以下与文档分块（chunking）和检索增强生成（RAG）相关的研究工作： Recursive Chunking ：这是一种基于层次分隔符将文本分割成单位的方法，它根据预定义的结构将文本分段...Semantic Chunking ：基于句子或段落之间显著的嵌入距离来确定断裂点，确保生成的块保持有意义和连贯。
三、支持向量机的算法 比较经典的如 1）Vapnik提出的Chunking方法；其出发点是删除矩阵中对应Lagrange乘数为零的行和列将不会影响最终结果，然而，在训练集的支持向量数很大的时候，Chunking
以RAG（Retrieval-Augmented Generation）这一主要场景为例，在系统开发过程中，Chunking（分块）对整体性能有着显著的影响。...常见的Chunking方式包括以下几种：1、固定长度切分：将文本按固定长度进行切分，例如每1000或2000个字符切分为一个块。...不同的Chunking策略和参数设置会导致生成Chunk的特点差异，进而影响RAG模型在下游任务中的性能表现。在常规方法之外，也存在对文档要求更高的分块方式：按文档结构切分。
设置 application/extra/upload.php 下的chunking 项为 true 可使用 application/index/controller/Ajax 下的 upload()...关闭分片上传： 设置 application/extra/upload.php 下的chunking 项为 false
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