本文主要讨论Langchain-Chatchat项目中自定义Agent问答的思路和实现。以"计算器工具"为例，简单理解就是通过LLM识别应该使用的工具类型，然后交给相应的工具（也是LLM模型）来解决问题。一个LLM模型可以充当不同的角色，要把结构化的Prompt模板写好，充分利用LLM的Zero/O
基于Langchain与ChatGLM等语言模型的本地知识库问答应用实现。项目中默认LLM模型改为THUDM/chatglm2-6b[2]，默认Embedding模型改为moka-ai/m3e-base[3]。 一.项目介绍 1.实现原理 本项目实现原理如下图所示，过程包括加载文件->读取文本->文
问题描述 使用Python连接Azure Redis服务，因为在代码中使用的是Django-redis组件，所以通过如下的配置连接到Azure Redis服务： CACHES = { "default": { "BACKEND": "django_redis.cache.RedisCache", "
最近，Oracle的产品管理总监在Oracle数据库内幕中介绍了True Cache。 原文链接如下： https://blogs.oracle.com/database/post/introducing-oracle-true-cache 由于这篇文章比较火爆，我们国内已经有很多的数据库爱好者完整
https://www.jianshu.com/p/b064274536ed 本文主要研究一下jvm的Code Cache Code Cache JVM生成的native code存放的内存空间称之为Code Cache；JIT编译、JNI等都会编译代码到native code，其中JIT生成的na
https://www.cnblogs.com/jmcui/p/8410560.html 一、概述 缓存（Caching）可以存储经常会用到的信息，这样每次需要的时候，这些信息都是立即可用的。 常用的缓存数据库： Redis 使用内存存储（in-memory）的非关系数据库，字符串、列表、集合、散列
内存缓存 高速缓存（英语：cache，英语发音：/kæʃ/ kash [1][2][3]，简称缓存），其原始意义是指访问速度比一般随机存取存储器（RAM）快的一种RAM，通常它不像系统主存那样使用DRAM技术，而使用昂贵但较快速的SRAM技术。 原理 Cache一词来源于1967年的一篇电子工程期刊
https://www.modb.pro/db/34028 环境： Oracle 11gr2 + dataguard 512GB内存 + 128核cpu + 高性能存储服务器 uname -an Linux dbhost 2.6.18-238.el5 #1 SMP Sun Dec 19 14:22:
https://www.modb.pro/db/251381 01 现象 社区小伙伴最近在为 Kylin 4 开发 Soft Affinity + Local Cache 的性能测试过程中，遇到了压测场景下查询响应时间不稳定问题， RT 随着时间变化较大，现象如下： 同样的 SQL （只是参数不同）
https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-02101103793043210063-1-1.html 引言 软件开发人员往往期望计算机硬件拥有无限容量、零访问延迟、无限带宽以及便宜的内存，但是现实却是内存容量越大，相应的访问时间越长；内存访问速度越快，价格也更
https://juejin.cn/post/6844903809932591112 序 本文主要研究一下jvm的Code Cache Code Cache JVM生成的native code存放的内存空间称之为Code Cache；JIT编译、JNI等都会编译代码到native code，其中JI
https://zhuanlan.zhihu.com/p/482651908 本文主要介绍了cache的基本常识、基本组成方式、写入方法和替换策略，在基本组成方式和替换策略两节给出了较为详细的硬件实现方法，并不流于空泛，并且补充了SRAM和三态门等与硬件实现息息相关的知识。更高阶的cache优化方法
Free命令显示内存 首先，我们来了解下内存的使用情况： Mem：表示物理内存统计 total：表示物理内存总量(total = used + free) used：表示总计分配给缓存（包含buffers 与cache ）使用的数量，但其中可能部分缓存并未实际使用。 free：未被分配的内存。 sh
https://www.cnblogs.com/hongdada/p/16926655.html free 命令常用参数 free 命令用来查看内存使用状况，常用参数如下： -h human-readable 格式打印 -w 把 cache & buffer 分开打印 -t show total f
1、内存情况 在讲解Linux内存管理时已经提到，当你在Linux下频繁存取文件后，即使系统上没有运行许多程序，也会占用大量的物理内存。这是因为当你读写文件的时候，Linux内核为了提高读写的性能和速度，会将文件在内存中进行缓存，这部分内存就是Cache Memory(缓存内存)。即使你的程序运行结
https://www.cnblogs.com/the-tops/p/8798630.html 暂时目前的环境处理方法比较简单： 在root用户下添加计划任务： */10 * * * * sync;echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches; 每十分钟执行一次，先将脏数据写回
1.Global Cache Load Profile Global Cache blocks received: 接收到的全局缓冲块 Global Cache blocks served: 发送的全局缓冲块 GCS/GES messages received: GCS消息接收 GCS/GES me
## 背景 近期一个大版本上线后，Python编写的api主服务使用内存有较明显上升，服务重启后数小时就会触发机器的90%内存占用告警，分析后发现了本地cache不当使用导致的一个内存泄露问题，这里记录一下分析过程。 ## 问题分析 ### LocalCache实现分析 该cache大概实现代码如下
2Captcha是一个自动验证码识别服务，主要用于解决各种互联网服务中的验证码问题。在许多网站注册账户或进行敏感操作时，为了验证用户是真实的而不是自动化程序，会出现验证码。用户必须正确输入验证码，才能继续使用网站的功能。该框架的目标是帮助客户自动化解决验证码问题。客户可以通过付费将需要解决的验证码发送给2Captcha，然后由2Captcha将这些验证码分发给专业的打码员进行输入。这些打码员是人工
在早期参与涅槃氛围标签中台项目中，前台要求接口性能999要求50ms以下，通过设计Caffeine、ehcache堆外缓存、jimDB三级缓存，利用内存、堆外、jimDB缓存不同的特性提升接口性能， 内存缓存采用Caffeine缓存，利用W-TinyLFU算法获得更高的内存命中率；同时利用堆外缓存降低内存缓存大小，减少GC频率，同时也减少了网络IO带来的性能消耗；利用JimDB提升接口高可用、高并
