首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何在索纳塔configureListFields中检索主题而不是用于操作?

在索纳塔(Sonata)的configureListFields方法中,可以通过使用QueryBuilder来检索主题而不是用于操作。QueryBuilder是一种用于构建数据库查询的工具,它可以帮助我们定义检索条件和排序规则。

以下是一个示例代码,展示了如何在configureListFields方法中使用QueryBuilder来检索主题:

代码语言:txt
复制
use Sonata\AdminBundle\Datagrid\ListMapper;
use Sonata\AdminBundle\Datagrid\DatagridMapper;
use Sonata\AdminBundle\Admin\AbstractAdmin;

class YourAdminClass extends AbstractAdmin
{
    protected function configureListFields(ListMapper $listMapper)
    {
        $listMapper
            ->addIdentifier('id')
            ->add('title')
            ->add('content')
            // 添加其他字段...

            // 使用QueryBuilder来检索主题
            ->add('topic', null, [
                'label' => '主题',
                'sortable' => true,
                'sort_field_mapping' => ['fieldName' => 'topic'],
                'sort_parent_association_mappings' => [['fieldName' => 'topic']],
                'sort_field_whitelist' => ['topic'],
                'field_options' => [
                    'choices' => $this->getTopicChoices(), // 获取主题选项
                    'multiple' => false,
                    'expanded' => false,
                ],
                'field_type' => 'choice',
            ]);
    }

    // 获取主题选项的方法
    private function getTopicChoices()
    {
        // 在这里编写获取主题选项的逻辑,可以从数据库或其他数据源中获取
        // 返回一个数组,数组的键是选项的值,数组的值是选项的标签
        return [
            'topic1' => '主题1',
            'topic2' => '主题2',
            'topic3' => '主题3',
        ];
    }
}

在上述代码中,我们使用了add方法来添加字段到列表视图中。对于主题字段,我们使用了null作为第二个参数,表示使用默认的字段类型和选项。然后,我们通过配置field_options来定义主题字段的选项,包括选择项、是否多选、是否展开等。同时,我们使用sort_field_mapping和sort_parent_association_mappings来指定排序字段,以便在列表视图中进行排序。

请注意,上述代码中的getTopicChoices方法是一个示例方法,用于获取主题选项。您需要根据实际情况编写逻辑来获取主题选项。

此外,根据具体的业务需求,您可能还需要在configureDatagridFilters方法中配置过滤器,以便用户可以根据主题进行筛选。

这是一个完整的示例,展示了如何在索纳塔的configureListFields方法中检索主题而不是用于操作。希望对您有帮助!

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

PubMed使用者指南(一)

14.在我检索的结果出现更新时,我可以收到邮件吗? 15.如何在PubMed报告错误及双重引用? 16.如何引用一篇文章或者将引文导出至我的文献管理软件? 17.如何获得目录链接及分享我的检索?...在2002年之前,PubMed的引文中不包括完整的作者姓名,因此完整的作者姓名检索只能检索2002年以后的引文,也就是全文发表在文章的时候。 用于检索的姓氏后面的逗号是可选的。...一整年的综合检索应该输入2000:2000[dp]不是2000[dp],以检索不同印刷和电子出版年份的引文。 日期范围检索包括印刷和电子出版日期。...主题使用专门的检索策略。更多的主题过滤器和主题过滤器检索策略可在PubMed主题过滤器。 主题也可以使用aids[sb] or cancer[sb]进行检索。综述也包含在文章类型过滤器。...下表列出了日志子集以及用于检索的代码。一些子集被关闭,不再分配给当前数据。 要检索期刊/引文子集,在检索输入:“jsubset?”,这里“?”表示子集代码。期刊/引文子集不需要检索标签。

8.3K10

使用COVID-19开放式研究数据集从未标记数据中学习

由于数据没有可靠的标签来判断一个搜索结果是好是坏,我们希望提出客观的标准来评估搜索结果,不是依赖于人类注释的标签。我们使用这个准则进行实验,并评估术语匹配和语义信号所传递的值。...这样想,如果你使用标题作为一个查询,给定的方法无法检索到正确的摘要,就将其包含在结果列表的前100名,我们有一个非常次优的排序函数,用于CORD-19搜索应用程序的上下文。...我们还可以调优使用weakAND检索多少文档。在本例,我们将它设置为1.000个文档,以便与语义搜索实验中使用的最近邻操作符进行比较。 语义搜索 表2的第一行是通过语义搜索得到的结果。...这至少消除了将匹配阶段、排序函数和实验设置实现应用于嵌入时出现完全错误的可能性。因此,语义模型的糟糕性能继续给我们带来一个奇怪令人惊讶的结果。...我们排除了许多标题或摘要明显错误的文章,“作者索引”或“主题索引”。整理工作将文件数量从44000份减少到30000份左右。

1.1K40

Instagram的Explore智能推荐系统

在这篇博客文章,我们将分享 Explore 的关键元素的详细概述,以及我们如何在 Instagram 上为人们提供个性化的内容。...为了解决这个问题,我们创建并提供了 IGQL,这是一种专门用于在推荐系统检索候选对象的领域特定语言。它的执行是在 c++优化的,这有助于最小化延迟和计算资源。...IGQL 允许工程师关注建议背后的 ML 和业务逻辑,不是后台的工作,比如为每个查询获取适当数量的候选者。它还提供了高度的代码可重用性。例如,使用排序器就像在 IGQL 查询添加一行规则一样简单。...因为 Instagram 有大量基于特定主题的关注兴趣的账户,比如德文郡的雷克斯猫或古董拖拉机,我们创建了一个检索 pipeline,关注账户级别的信息,不是媒体级别的信息。...基于此,我们做一个 KNN 查找来查找嵌入的任何帐户的主题相似的帐户。我们的嵌入覆盖了数百万个账户,我们使用 Facebook 最先进的近邻检索引擎 FAISS作为支持的检索基础设施。 ?

2.6K31

PubMed专题:(番外篇)MeSH搜索

NLM医学主题标题控制生物医学术语的词汇,用于描述MEDLINE每篇期刊文章的主题主题词包含约26,000个术语,每年更新一次,以反映医学和医学术语的变化。 MeSH如何与文献扯上关系?...的常规操作展开。...笔者的操作如下:在MeSH搜索结果的界面上,点击Advanced,进入高级搜索。 ? 接着,把搜索策略的信息添加进来,即可进一步加快我们筛选到我们想要的结果,然后点击Search,即可完成搜索。...2.对于PubMed收录较新、尚未标引(赋予主题词)的文献,用户不能通过MeSH Database检索获得。因此,若检索最新(一年内)发表的文章,建议不要使用主题检索途径。...4.主要主题词选择框下的不扩展检索下位词选项,是指正常情况下MeSH Database检索一个主题词时会连同其下位词一起检索,以扩大检出文献量;文献量多不需要运行扩展检索,可勾选此框。

7.4K52

下一代 RAG 技术来了!微软正式开源 GraphRAG:大模型行业将迎来新的升级?

普通 RAG 技术在私有数据,企业的专有研究、商业文档表现非常差, GraphRAG 则基于前置的知识图谱、社区分层和语义总结以及图机器学习技术可以大幅度提供此类场景的性能。...知识图谱并不是传统语义搜索的替代品,但它们确实在执行 RAG 操作时解锁了一系列全新能力,例如既可以沿着非常长的上下文向下遍历,又可以以一种连贯、高效的方式跨越不同的上下文进行遍历。...在这项研究,微软采用了俄罗斯和乌克兰双方新闻来源在 2023 年 6 月中的上千篇新闻报道,将其翻译为英文后建成了这份将被用于基于 LLM 检索的私有数据集。...不过这还不是 GraphRAG 可以实现的全部功能。 完整数据集推理 基线 RAG 不擅长处理需要汇总全部数据集信息才能得出答案的查询。类似“数据中排行前五的主题是什么?”...在查询时,两种结构均被用于填充 LLM 回答问题时的上下文窗口。 图三为图谱可视化的示例,每个圆圈都代表一个实体(人物、地点或组织),圆圈大小代表该实体拥有的关系数量,颜色代表相似实体的分组。

6010

Go 事件驱动编程:实现一个简单的事件总线

本文将深入探讨如何在 Go 实现一个简单的事件总线,这是发布-订阅模式的具体实现。准备好了吗?准备一杯你最喜欢的咖啡或茶,随着本文一探究竟吧。...该方法接收两个参数:topic(主题)和 event (封装事件的对象)。在 Publish 方法的实现,首先通过 mu 属性获取读锁,以确保接下来的 subscribers 写操作是协程安全的。...由于向通道发送数据的操作是在一个新的 goroutine 中进行的,在发送数据时,读锁已经被释放,原来的订阅者列表可能会由于添加或删除订阅者发生变化。...在 Subscribe 方法的实现,首先通过 mu 属性获取写锁,以保证接下来的 subscribers 读写操作是协程安全的;接着创建一个新的 EventChan 通道 ch,将其添加到相应主题的订阅者切片中...通配符和模式匹配订阅:允许使用通配符或正则表达式来订阅一组相关主题不是单个具体的主题。负载均衡和消息分发策略:在多个订阅者之间分配事件,实现负载均衡。

30374

实用微服务

我们的重点应放在微服务的范围上,不是关于如何缩小服务范围。服务的(正确)大小应该能恰好满足给定的业务能力。 与SOA的服务不同,给定的微服务应该具有非常少的操作/功能和简单的消息格式。...例如,API网关可以为每个客户端提供一个不同的API,不是提供一种适用于所有类型的API。 网关级别的轻量级消息路由/转换。 聚焦于应用非功能性业务,安全性,监控和节流。...信息管理模式 微服务可以集成到异步消息传递场景,例如使用队列或主题的单向请求和发布 - 订阅消息传递。给定的微服务可以是消息生产者,它可以异步地将消息发送到队列或主题。...那么,我们在哪里以及如何在微服务中使用这些模式?在大多数情况下,这些模式的大多数适用于网关级别。...我们已经讨论了微服务架构的各种特性以及如何在现代企业IT环境实现它们。但是,我们应该记住,微服务不是万能的。流行词概念的盲目修改并不能解决您“真正”的企业IT问题。

3.9K40

WS-Eventing、WS-Transfer Web服务标准

WS-Transfer引入了用于创建、更新、检索和删除资源的操作。应当注意,对于资源状态维护,宿主服务器最多也只能做到尽力而为。...WS-Transfer的创建、更新和删除操作扩展了WS-MetadataExchange的只读操作功能。检索操作与WS-MetadataExchange的Get操作完全相同。...资源表示形式的一次性快照与WS-MetadataExchange的Get操作一样,也可以通过WS-Transfer的Get操作检索。Delete操作成功后,资源将无法再通过端点引用来使用。...事件代理可用于聚合或重新分配来自不同来源的通知,代理还可以用作独立的订阅管理器。这两个方法都得到了WS-Eventing的支持。代理在系统可以扮演若干个重要角色。主题可以按特定的应用类来组织使用。...代理可以充当通知聚集器,用于整合来自多个来源的事件信息。它们也可以充当过滤器,这比用于其自己通知的过滤器所接收的消息要多。这种灵活性是部署健壮可伸缩的通知系统所必需的。

945100

利用细粒度检索增强和自我检查提升对话式问题解答能力

同时,作者还发布了一个包含新特征的中文 CQA 数据集,重新表述的问题、提取的关键词、检索到的段落及其有用性,这将有助于推动 RAG 增强型 CQA 的进一步研究。...这篇论文旨在解决对话式问题回答(Conversational Question Answering,CQA)的两大主要挑战:一是如何在对话历史的基础上深入理解问题;二是如何获取相关知识以回答开放领域的问答...ConvRAG 方法通过对话式问题细化和自我检查机制,更加关注于对话历史和上下文的依赖性,不仅仅是当前问题。此外,它通过细粒度的检索增强来提高回答的准确性,并通过自检机制来过滤噪声和不相关信息。...未来工作将致力于研究如何更高效地将 LLMs 与知识库相结合,并探索如何将 ConvRAG 方法应用于更多对话场景。 论文对相关领域的影响是什么?...实验结果表明,ConvRAG 在多个自动评估指标上优于现有技术,尤其是在处理已见和未见主题的测试集时表现显著。

5500

人工智能时代的生物医学文献搜索

带过滤检索结果的系统 PubMed临床查询搜索采用预定义的过滤器,用于各种类型的临床研究,治疗和诊断。用户还可以为过滤器选择宽泛或狭窄的范围。...临床医生应使用狭窄范围快速概览关键研究,进行证据综合的研究人员应使用宽泛范围进行全面搜索。一些EBM搜索引擎优先检索次级证据,通常具有更高质量的系统评审。...精心评估的主题总结了特定主题的证据,2型糖尿病的预防,使用简短、模板化的标题简化检索。因此,它们提供了临床决策指导的现场证据。...虽然LitSense搜索所有类型的相似句子,但也提出了几种文献搜索引擎,用于更特定类型的句子。 问答 生物医学查询经常自然地表达为问题,EBM基于PICO的临床问题。...现代文献搜索引擎通常提供与单个文章相关的文章列表,PubMed的“相似文章”部分。然而,已经提出了一些系统,支持识别与一系列文章不是单个文章相关的文章。

11010

每日论文速递 | NLP大佬们联合发文,倡导使用检索增强模型RA-LMs

尽管具有潜力,但检索增强型LMs由于几个障碍尚未被广泛采用:具体来说,当前的检索增强型LMs在超出知识密集型任务(问答)的文本利用方面遇到困难,检索和LM组件之间的互动有限,缺乏用于扩展的基础设施。...., 2020): 通过输出插值直接检索连续的标记或短语,不需要额外的训练。...在预训练整合检索:探索在预训练阶段就整合检索的方法,以提高模型对检索上下文的利用。 预训练后的进一步适应:研究如何在预训练后对RA-LMs进行适应性调整,以提高其在各种下游任务的有效性。...高效的端到端训练:研究如何在不牺牲检索组件的情况下,联合优化检索器和语言模型。...A:论文本身是一个立场性文件(position paper),它提出了一个关于检索增强型语言模型(RA-LMs)的发展路线图,不是一个实验性研究。因此,它并没有报告具体的实验结果。

12310

专为实时而构建:使用Apache Kafka进行大数据消息传递,第1部分

分布式数据存储和查询工具(MapReduce,Hive和Pig)都旨在分批处理数据不是连续处理数据。企业每晚都会运行多个作业,从数据库中提取数据,然后分析,转换并最终存储数据。...最近,企业发现了分析和处理数据和事件的能力,不是每隔几个小时就会发生一次。然而,大多数传统的消息传递系统不能扩展以实时处理大数据。...在最简单的情况下,它可以是用于存储应用程序日志的简单缓冲区。结合Spark Streaming等技术,它可用于跟踪数据更改并对数据执行操作,然后将其保存到最终目标。...Kafka的预测模式使其成为检测欺诈的有力工具,例如在信用卡交易发生时检查信用卡交易的有效性,不是等待数小时后的批处理。 这个由两部分组成的教程介绍了Kafka,从如何在开发环境安装和运行它开始。...在Kafka,客户端负责记住偏移计数和检索消息.Kafka服务器不跟踪或管理消息消耗。默认情况下,Kafka服务器将保留七天的消息。服务器的后台线程检查并删除七天或更早的消息。

91330

论文阅读笔记《CAsT-19: A Dataset for Conversational Information Seeking》

它关注于用户建模、先前检索结果的分析、问题转化为有效查询,以及其他难以用现有数据集研究的主题。 2. Background 目前针对该邻域的数据集规模小,或者应用范围窄,难以重用和推广使用。...,一个简单的答案或者单个响应(response)无法满足需求,每个Topic的对话包含了典型的对话组成部分省略,回指以及隐含上下文等;同时还有典型的对话结构,深入了解Topic,宽泛的探索Topic...主题被设计成信息(不是任务),不需要时间或外部背景,不包含个人或主观的决定,避免敏感或有争议的主题不是小众(即,是普遍感兴趣的),也不太宽泛。...结论 CAsT-19是第一次尝试构建的针对对话式信息检索任务的可重用数据集,具有真实世界的对话结构和信息检索过程,对于信息检索领域的研究者研究对话式检索提供了方便。...同时,该数据集揭示了对话式检索的结构,一些开放性的研究问题以及为该研究进行评估时所遇到的问题。CAsT-19数据集使用静态对话序列,其中下一个问题基于用户的兴趣,不是系统的预先反应。

74530

PostgreSQL 教程

子查询 主题 描述 子查询 编写一个嵌套在另一个查询的查询。 ANY 通过将某个值与子查询返回的一组值进行比较来检索数据。 ALL 通过将值与子查询返回的值列表进行比较来查询数据。...主题 描述 插入 指导您如何将单行插入表。 插入多行 向您展示如何在插入多行。 更新 更新表的现有数据。 连接更新 根据另一个表的值更新表的值。 删除 删除表的数据。...唯一约束 确保一列或一组列的值在整个表是唯一的。 非空约束 确保列的值不是NULL。 第 14 节....数组 向您展示如何使用数组,并向您介绍一些用于数组操作的方便函数。 hstore 向您介绍数据类型,它是存储在 PostgreSQL 单个值的一组键/值对。...PostgreSQL 技巧 主题 描述 如何比较两个表 描述如何比较数据库两个表的数据。 如何在 PostgreSQL 删除重复行 向您展示从表删除重复行的各种方法。

48710

TKE容器服务结合日志服务进行使用详解

日志采集功能适用于需要对 Kubernetes 集群内服务日志进行存储和分析的用户。 日志采集功能需要为每个集群手动开启。...可根据以下操作开启日志采集功能: [点击“新建”即可开启] 这里需要注意的是想要使用此功能,需要选择 docker 作为运行时组件: [5bee58y1lq.png] 由于文档:https://cloud.tencent.com...创建日志主题时,详情请参见创建日志集和日志主题。 每个分区提供5MB/s的读能力,建议业务根据实际的日志流量规划好分区数。...image.png 那如果想查询状态码不是200的请求日志怎么办呐?客观别急,这里可以使用日志的检索功能。...输入“HTTP/1.1 NOT 200”,过滤出来的都是异常请求的状态码,关键字检索语法,请参见检索语法与规则 image.png 3、采集主机内文件日志 采集集群内所有节点的指定主机路径的日志,

1K40

15分钟入门NLP神器—Gensim

Gensim是一款开源的第三方Python工具包,用于从原始的非结构化的文本,无监督地学习到文本隐层的主题向量表达。...在Gensim,每一个向量变换的操作都对应着一个主题模型,例如上一小节提到的对应着词袋模型的doc2bow变换。每一个模型又都是一个标准的Python对象。...,我们就可以计算文档之间的相似度,进而完成文本聚类、信息检索之类的任务。...在Gensim,也提供了这一类任务的API接口。 以信息检索为例。对于一篇待检索的query,我们的目标是从文本集合检索主题相似度最高的文档。...每一篇文档代表了一些主题所构成的一个概率分布,每一个主题又代表了很多单词所构成的一个概率分布。

1.6K50

陈丹琦团队新作:数据量砍95%,大模型性能更强了!Less is More

LESS(Low-rank gradiEnt Similarity Search),简言之,优先使用对目标任务有直接帮助的数据进行训练,不是依赖表面形式特征。 主要分为四个步骤。...LESS使用LoRA和随机投影来构建梯度数据存储,该数据存储具有低维、易操作的梯度特征,允许高效、有效地选择数据集。梯度数据存储可重复用于新的目标任务。...最终在评估结果,MMLU、TydiQA以及BBH的任务,5%数据量给大模型训练比整个数据集训练效果要好。 并且同随机选择相比,LESS性能始终高出 2 到 5 个百分点,这表明这一方法十分有效。...LESS选择的数据具有与目标任务相似的推理和技能类型,现有方法(比如BM25、RDS)往往只根据表面形式线索(语言或文本)选择数据。...在陈丹琦的个人主页显示,“这些天主要被开发大模型吸引”,正在研究主题包括: 检索何在下一代模型中发挥重要作用,提高真实性、适应性、可解释性和可信度。

22110

把LLM视作操作系统,它就拥有了无限「虚拟」上下文,伯克利新作已揽1.7k star

GitHub 地址:https://github.com/cpacker/MemGPT 方法概览 该研究从传统操作系统的分层内存管理汲取灵感,在上下文窗口(类似于操作系统的「主存(main memory...MemGPT 使 LLM 能够检索上下文中丢失的相关历史数据,类似于操作系统的页面错误。此外,智能体可以迭代地修改单个任务上下文窗口中的内容,就像进程可以重复访问虚拟内存一样。...MemGPT 能够利用回想记忆(Recall Memory)查询过去的对话历史,进而回答 DMR 问题,不是依赖递归摘要来扩展上下文。...研究者观察到,MemGPT 会在检索器数据库耗尽之前停止对检索器结果进行分页操作。... MemGPT 不受嵌套层数的影响,并能够通过函数查询重复访问存储在主内存的键值对,来执行嵌套查找。 MemGPT 在嵌套键值检索任务上的性能,展示了其利用多个查询的组合执行多条查找的能力。

43130

是的,编排也适用于AI

虽然本文并非详尽无遗,但它旨在为 开发实用的 AI 融合应用程序 提供坚实的基础,适用于前台和后台用例。...语义检索:根据含义和上下文不是精确的关键字匹配查找信息的流程。 句法检索:基于数据的结构和格式不是其含义的信息检索。 基础:数据和流程 数据是任何实用 AI 实施的核心。...一些 EDA 实现甚至可以跟踪数据血缘,扩展到许多嵌套主题并提供灵活的数据持久性选项。 EDA 提供了物联网 (IoT) 设备使用的通信网络类型,AI 代理以类似的方式进行通信。...在 检索增强生成 (RAG) 过程验证数据允许在将数据呈现给 LLM 之前对您的企业数据进行协调、规范化和向量嵌入。...在您开始 AI 之旅时,请记住,这些技术的真正力量不在于模型本身,而在于我们如何在现有系统和流程对其进行编排。

9910

【Manning新书】自然语言处理入门

您将学习如何将一系列实用方法应用于文本,例如向量化、特征提取、有监督和无监督机器学习等。 组织NLP项目的能力,以及对实际项目中需要涉及哪些步骤的理解。...它还简要概述了该领域的历史,并展示了NLP应用如何在我们的日常生活中使用。 第2章解释了如何从头开始构建自己的实际NLP应用程序(垃圾邮件过滤),带您完成应用程序管道的所有基本步骤。...第3章主要讨论信息检索任务。它介绍了几个关键的NLP技术,词干提取和停用词删除,并展示了如何实现自己的信息检索算法。它还解释了如何对这种算法进行评估。...第4章探讨了信息提取并进一步介绍了一些基本技术,词性标记、词元化和依赖分析。此外,还展示了如何使用另一个流行的NLP工具包spacacy构建信息提取应用程序。...在介绍该任务的同时,本章还介绍了广泛用于NLP任务的一系列功能强大的序列标记方法,并展示了NER如何集成到进一步的下游NLP应用程序

33220
领券