WITH 子句通常被称为 "Common Table Expressions"（CTE），俗称内存临时表，当使用 WITH 语句时，应注意具体的数据库版本和支持情况。以下是对 MySQL、Microsoft SQL Server（MSSQL）和 Oracle 数据库的 WITH 语句用法示例，以及在
德州扑克是一种牌类游戏，可多人参与，它的玩法是，玩家每人发两张底牌，桌面依次发5张公共牌，玩家用自己的两张底牌和5张公共牌自由组合，按大小决定胜负。 使用c#完成功能Hand()以返回手牌类型和按重要性递减顺序排列的等级列表，用于与同类型的其他手牌进行比较，即最佳手牌。 可能的手牌按价值降序排列：
以下是一个使用乐观锁处理库存数量并发问题的c#示例代码： ```csharp using System; using System.Data; using System.Data.SqlClient; public class InventoryService { private string co
编写一个函数/方法，它接受2个参数、一个字符串和轨道数，并返回ENCODED字符串。 编写第二个函数/方法，它接受2个参数、一个编码字符串和轨道数，并返回DECODED字符串。 然后使用围栏密码对其进行解码。 这种密码用于通过将每个字符沿着一组“竖状轨道”依次放在对角线上来对字符串进行编码。首先开始
有一个IList()对象列表， 示例数据为[{id:'1',fieldName:'field1',value:'1'},{id:'1',fieldName:'field2',value:'2'},{id:'2',fieldName:'field1',value:'1'},{id:'2',f
对于给定的数组[x1，x2，x3，…，xn]，计算幂的累积：x1^（x2^（x3^（…^xn））的最后一位（十进制）数字。 例如，对于数组[3，4，2]，您的代码应该返回1，因为3^（4^2）=3^16=43046721。 结果的增长得快得令人难以置信。例如，9^（9^9）有超过3.69亿个数字。你
在小岛的一个海滨小镇上，住着一个名叫苏菲的女孩。苏菲一家人靠海为生，她的生活简单而朴素，与大自然和谐共生。每天，苏菲都会来到海边，欣赏那美丽的日出和日落，感受着大海的呼吸。 然而，小岛的美丽风光并非一成不变。每年夏季，热带气旋活跃，台风频繁登陆，给小岛带来了严重的危害。 有一天，苏菲经历了一场猛烈的
每天清晨，当第一缕阳光洒在湖面上，一个身影便会出现在湖心小岛上。她坐在一块大石头上，周围被茂盛的植物环绕，安静地沉浸在数学的世界中。 这个姑娘叫小悦，她的故事在这个美丽的湖心小岛上展开。每天早晨，她都会提前来到湖边，仔细观察水下的植物，然后抽出时间来钻研一元x次方程。她身上的气息混合着湖水的清新和植
在一个知名企业赞助的足球联赛中，有256支球队参赛。为了确保比赛的顺利进行，企业指派了小悦负责熬夜加班制定每一个球队的赛程。尽管她对足球的了解并不多，但是她对待工作的认真态度却让人钦佩。 在小悦的努力下，她顺利完成了第一轮、第二轮和第三轮的比赛安排。然而，在大赛开始前的模拟比赛中，她发现了一个严重的
[toc] # 简介 prompts是大语言模型的输入，他是基于大语言模型应用的利器。没有差的大语言模型，只有差的prompts。 写好prompts才能发挥大语言模型300%的功力。 理论上，要写好prompts其实不是那么容易的，但是langchain把这个理论变成了现实，一起来看看吧。 # 好
# 简介 langchain中有个比较有意思的prompt template叫做FewShotPromptTemplate。 他是这句话的简写："Prompt template that contains few shot examples." 什么意思呢？就是说在Prompt template带了
# 简介 在之前的文章中，我们提到了可以在跟大模型交互的时候，给大模型提供一些具体的例子内容，方便大模型从这些内容中获取想要的答案。这种方便的机制在langchain中叫做FewShotPromptTemplate。 如果例子内容少的话，其实无所谓，我们可以把所有的例子都发送给大语言模型进行处理。
# 简介 构建在大语言模型基础上的应用通常有两种，第一种叫做text completion,也就是一问一答的模式，输入是text，输出也是text。这种模型下应用并不会记忆之前的问题内容，每一个问题都是最新的。通常用来做知识库。 还有一种是类似聊天机器人这种会话模式，也叫Chat models。这种
ChatGLM2-6B是开源中英双语对话模型ChatGLM-6B的第2代版本，引入新的特性包括更长的上下文(基于FlashAttention技术，将基座模型的上下文长度由ChatGLM-6B的2K扩展到了32K，并在对话阶段使用8K的上下文长度训练)；更高效的推理(基于Multi-QueryAtte
由百川智能推出的新一代开源大语言模型，采用2.6万亿Tokens的高质量语料训练，在多个权威的中文、英文和多语言的通用、领域benchmark上取得同尺寸最佳的效果，发布包含有7B、13B的Base和经过PPO训练的Chat版本，并提供了Chat版本的4bits量化。 一.Baichuan2模型 B
在官方例子中给出了通过chain = NebulaGraphQAChain.from_llm(ChatOpenAI(temperature=0), graph=graph, verbose=True)来检索NebulaGraph图数据库。本文介绍了通过GPT2替换ChatOpenAI的思路和实现，暂
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
使用LangChain开发LLM应用时，需要机器进行GLM部署，好多同学第一步就被劝退了，那么如何绕过这个步骤先学习LLM模型的应用，对Langchain进行快速上手？本片讲解3个把LangChain跑起来的方法，如有错误欢迎纠正。
LangChain是一个框架，用于开发由LLM驱动的应用程序。可以简单认为是LLM领域的Spring，以及开源版的ChatGPT插件系统
最近，小悦的生活像是一首繁忙的交响曲，每天忙得团团转，虽然她的日程安排得满满当当，但她并未感到充实。相反，她很少有时间陪伴家人，这让她感到有些遗憾。在周五的午后，小悦的哥哥突然打来电话，他的声音里充满了焦虑。 “小悦，我有个事情想拜托你。”哥哥的声音传来。 小悦不禁有些疑惑，哥哥有什么事情需要她帮忙
