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前言

上一篇文章中,我们探讨了如何自定义LLM类。但是看到最新的LangGraph版本中,主要利用的是OpenAI或者ChatOpenAI,并使用了ChatOpenAI独有的bind_tool方法,使得图结构有了更为丰富的动作与功能,这让我非常眼红。于是本文就探讨了OpenAI或者ChatOpenAI包装自定义LLM的方法。

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前言

现在有一个新的需求,要把MindIE部署的大模型封装成 LLM。于是我就摸索了一下。

本文从MindIE的简介开始逐步介绍如何自定义封装。有关MindIE的详细介绍就在后续单开一章,因为东西太多了。

另:本章代码已开源到代码库,对应库中的llms/custom/cmdi.py

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前言

在实际开发中,根据业务拼接SQL所需要考虑的内容太多了。于是,有没有一种办法,可以像MyBatisPlus一样通过配置注解实现SQL注入呢?

就像是:

1
2
@mybatis.select("select * from user where id = #{id}")
def get_user(id): ...

那可就降低了好多工作量。

P.S.:本文并不希望完全复现MyBatisPlus的所有功能,能够基本配置SQL注解就基本能够完成大部分工作了。

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前言

在工作中遇到了一个相当奇怪的要求。一开始,每个人自由组队完成任务,有些人超额完成,有些人未能完成,因此分数有多有少。为了能够尽可能多地减少工作量,需要重新分配队伍,实际上就是相互挂名,最后结算的时候抬过分数线。而有一个更奇怪的要求,就是组里面挂了名字之后,分数会被新来的平均分摊,多的人会变少,少的人会变多。

这下强度一下就上来了。

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前言

AlmaLinux安装VSCode之后始终没有找到如何用右键菜单打开VSCode,比Windows麻烦多了。每次都需要先找到文件夹,然后用系统自带的Open In Terminal打开终端,再输入code .,才能够在当前文件夹中快速打开VSCode。那么,有没有稍微快一点的办法?

前排感谢Xfce社区的各位大佬,给出了相当丰富的解决方案。

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前言

在前面的两篇文章(langchain更新再体验:加入一个promptlangchain更新初体验)中,我们完成了一些基础任务,能够回答,也能够植入自定义prompt,那么就再进一步吧,找出句子中的实体,再去知识图谱中查询是否存在。

目前源码已更新到了我的GitHub上,本文对应的是functions目录下的neo4disease.py文件。

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前言

上一篇文章中,探讨了langchain版本中的使用,现在更新到了langchain版本,到底有哪些变化呢?

本文将以一个最基本的案例,展现当前所取消的、增加的内容。

P.S.:虽然说有删有减,但是废弃方法可能需要一段时间才能真正移除,所以短时间内也无需太在意。

目前源码已更新到了我的GitHub上,本文对应的是functions目录下的availability.py文件。

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前言

对于街道而言,多径效应虽然没有那么明显,但是多少还是在城市环境中存在。而对于船舶、汽车等,多径效应将在狭小的空间内大得惊人。本文就仔细研究一下多径效应的损失。

本文主要参考无线感知理论基础笔记(三)——无线信道:多径信道模型,感谢博客园作者G-Y-C

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前言

从来没想过在接入通义千问的时候还会遇到NotImplementedError。实在难以理解,处理过后才明白问题。现在总结后给出结果。

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