最后，将向量和文件名、文件内容一起作为一个文档插入到 Qdrant 数据库中。 具体来说，这段代码会遍历 ....to_embeddings函数会使用 OpenAI 的 API 将文本内容转换为向量，最后返回一个包含文件名、文件内容和向量的列表。...接下来，将向量和文件名、文件内容一起作为一个文档插入到 Qdrant 数据库中。 其中，count变量用于记录插入的文档数量，client.upsert函数用于将文档插入到 Qdrant 数据库中。...query_vector=sentence_embeddings["data"][0]["embedding"], limit=3, search_params={"exact": False...""" 因为提示词的长度有限，每个匹配的相关摘要我在这里只取了前300个字符，如果想要更多的相关摘要，可以把这里的300改为更大的值 """ for result in search_result
整体的循环思路是：爬一面返回一个ip_lists，然后对每一个IP进行验证；如果有效，就存入数据库中。...: soup = BeautifulSoup(r.text, 'lxml') y = soup.find('div', class_='search_result...soup = BeautifulSoup(r.text, 'lxml') y = soup.find('div', class_='search_result') if not y ==None: 第一层验证通过但是...soup.find('div', class_='search_result')为空值的IP，print（’fail ip=%s' %ip)；第一层验证都失败的，print（’fail ip=%s...: soup = BeautifulSoup(r.text, 'lxml') y = soup.find('div', class_='search_result
2022-12-16：给你一个长度为n的数组，并询问q次 每次询问区间l,r之间是否存在小于等于k个数的和大于等于x 每条查询返回true或者false。...this.k; i++ { this.query[rt][i] = this.max[rt][i] } } else { mid := (l + r) >> 1 leftUpdate := false...rightUpdate := false if L <= mid { leftUpdate = true this.collect(L, R, l, mid, rt<<1) }
end_time-begin_time).total_seconds()) df =pd.DataFrame(cursor.fetchall()) return df[1] 这里根据余弦相似度取出结果最相近的3张图片，返回它们的文件路径用于预览显示...先看一张已经在图片库存在的图（左边是待搜索的图，右边是搜索结果，按相似度由高到低）： 不能说非常相似，只能说是一模一样，准确度非常高！...使用向量索引优化 没错，向量也能加索引，但这个索引和传统的 B+ Tree 索引有些区别。前面提到向量相似度计算是一个非常消耗 CPU 的过程，如果每次计算都采用全量暴力搜索的方式那么无疑效率非常低。...但是不可忽视的是，传统数据库集成向量化的能力已经是大势所趋，哪怕是 Redis 这样的产品也拥有了向量能力。...前有专门的向量数据库阻击，后有各种传统数据库追赶，这注定是一个惨烈的赛道，希望 TiDB 能深度打磨产品，突围成功。 期待的功能：更多的索引类型、GPU加速等。
我们使用GO框架Gin用户路由控制和返回数据。使用Gorm用于操作数据库。 读者可根据本教程操作，最终实现列出的各项功能。 ?...1 - 添加条目 add 主要的功能，是拿到POST表单提交的数据，并写入数据库，成功则返回信息通知，失败则给出相应提示。...如果没有查询到任何数据，返回状态码 status = 0。 3 - 获取单个条目 在路由中附加的id，可以调用此路由，用于返回单条数据。...4 - 更新单个条目 已经存在的数据，根据ID对其内容进行修改。如果ID不存在，返回错误信息。...根据ID查询是否存在，如果存在就进行删除。
初解：提前判断期望值是否在数组的数据范围之内，否则根据情况返回首索引或者尾索引，如果在数组范围内则使用二分搜索对数组进行搜索期望值，停止条件是:1.在mid出找到与期望值相同的值，返回mid索引;2.二分搜索的首尾指针交错...，返回首指针的索引。...初解：先考虑以递归方式来解决问题，当给定一个期望值x，如果存在一个集合s，里面的数之和等于期望值x，那么根据题目条件，集合s里面的每个数都来自给定的候选数字集合。...(0, candidates, res, target, index_result); return res; } void search_result(int index...(0, target, candidates, tmp, res); return res; } void search_result(int index, int target
import os def findfiles(name, path): # 定义保存查找结果的数组 search_result = [] # 利用os.walk函数遍历路径下的所有文件...filename: search_result.append(os.path.join(dir_path, filename)) # enumerate函数会以list的形式返回列表的下标和值...for index, value in enumerate(search_result): # 在查找结果里，按照序号、文件名分行打印输出 print("["...walk函数返回三个值： dir_path: 当前搜索路径 dir_names: 当前路径下存在的所有文件夹 filenames: 当前路径下存在的所有文件 比如下面例子，在文件夹"100days"下面...就是在for循环里用enumerate作用一个可遍历的对象，不但会返回对象里的每个值，还会返回值对应的下标，有时候我们需要用到值对应的下标，所以就会使用enumerate函数，写段小代码演示下 names
目录是一个为查询、浏览和搜索而优化的数据库，它成树状结构组织数据。目录数据库和关系数据库不同，它有优异的读性能，但写性能很差，没有事务处理、回滚等复杂操作，不适合存储修改频繁的数据。...三、LDAP的基本模型 3.1 信息模型 LDAP中信息以树状方式组织，数据的基本单元是条目，每个条目由属性构成，属性中存储有属性值。...3.2 命名模型 LDAP中的命名模型，也即LDAP中条目的定位方式。 每个条目有自己的DN，DN是该条目在整个树中的唯一名称标识，如同文件系统中带路径的文件名。...如果返回多个或没有返回，说明用户输入用户名有误，验证失败。 4、如果上一步验证成功，得到用户信息所在entry的DN，使用这个DN和用户输入password重新绑定LDAP服务器。...非(求反的项不能为true) = 相等(根据属性的匹配规则) ~= 近似等于(根据属性的匹配规则) >= 大于(根据属性的匹配规则) <= 小于(根据属性的匹配规则) =* 存在(条目中必须有这个属性，
如果 Match 对象存在，则可以通过调用 group() 方法获取匹配到的子串；如果不存在，则说明匹配失败。...' # 使用 search() 函数查找数字 search_result = re.search(pattern, string) # 输出匹配结果 if search_result: print...如果想要搜索所有符合规则的子串，则应该使用 re.findall() 如果 Match 对象存在，则可以通过调用 group() 方法获取匹配到的子串；如果不存在，则说明匹配失败。...# 使用 search() 函数查找 search_result = re.search(pattern, string, re.I) # 输出匹配结果 if search_result: print...' # 使用 search() 函数查找 search_result = re.search(pattern, string, re.X) # 输出匹配结果 if search_result:
近期简单学习了一下向量数据库 qdrant 与 sentence-transformers 库，两者结合可以构建一个简单的自然语言搜索引擎。...在实验过程中，我发现即使分类下有更多的书籍，maxIndex 超过 480 之后就不再返回新的数据了，这应该是微信读书官方的一些限制。...show_progress_bar=True, ) vectors.shape # (3244, 384) np.save("wx_books.npy", vectors, allow_pickle=False...Qdrant 是一个开源的向量数据库和向量相似度搜索引擎，用 Rust 语言编写，可以快速、可靠地存储和搜索任意维度的向量，支持多种距离度量，如余弦、欧氏、曼哈顿等。...any filters for now limit=5 # 5 the most closest results is enough ) # `search_result
空值缓存的实现 缓存无结果：当数据库查询返回空结果时，该空值将被存储在缓存中，并标记有查询键。...生存时间（TTL）：缓存中的空值条目设有TTL（生存时间），这是一个预定义的短时间段，之后缓存条目将过期。 优势 减少数据库查询：此方法通过避免重复查询同一键值的无数据结果，显著减轻了数据库的负载。...内存使用：虽然空值通常占用较少内存，但这种策略仍需要仔细考虑缓存内存的使用，特别是对于大量返回空值的查询系统。...误报和误漏 误报（False Positives）：布隆过滤器可能会错误地判断一个未添加的元素为存在于集合中，这是由于多个不同元素的哈希结果可能映射到相同的位。...考虑因素 误报：布隆过滤器的特性意味着它们有时会指示一个不存在的键值可能存在。这可能需要进行缓存或数据库查询，从而降低了一些性能提升。
用例：书籍条目 让我们使用带有书籍条目的玩具模型来说明在PostgreSQL中使用JSON数据时的一些基本操作。...如果您使用json或jsonb，本节中的操作将基本相同，但让我们回顾它们以刷新我们可以用JSON做什么，并在我们看到jsonb好吃之后立即设置我们的用例。...JSON键以正常方式过滤结果集： SELECT * FROM books WHERE data->'published' = 'false'; 在这种情况下，返回原始JSON数据： book_id |...作为包含的变体，jsonb还有一个存在运算符（？）...我们的玩具示例只有5个条目，但如果它们是数千或数百万个条目，我们可以通过构建索引来减少一半以上的搜索时间。
20.2.17 创建自定义错误页面 在第19章，我们对“学习笔记”进行了配置，使其在用户请求不属于他的主题或条目时返回 404错误。你可能还遇到过一些500错误（内部错误）。...404错误通常意味着你的Django代码是正确 的，但请求的对象不存在。500错误通常意味着你编写的代码有问题，如views.py中的函数有问题。...现在，请求一个不属于你 的主题或条目，以查看404错误页面；请求不存在的URL（如localhost:8000/letmein/），以查看500 错误页面。...使用方法get_object_or_404() 现在，如果用户手工请求不存在的主题或条目，将导致500错误。Django尝试渲染请求的页 面，但没有足够的信息来完成这项任务，进而引发500错误。...这个函数尝试从数据库获取请求的对象， 如果这个对象不存在，就引发404异常。
我们是想让数组迭代各条目，并过滤掉与我们所添加条目相同的条目。但情况并非如此。...出于某种原因，如果向 shallowRef 给定一个 ref，它只会返回该 ref。而如果源 ref 与预期 ref 均属于同一类型（浅或深），那就完全没问题。但这里……可就奇了怪了。...compareToShallowRef (list.value[0] == shallow): 即使条目是根据 shallowRef 的值创建而成，列表也仍为“深”响应式，且会返回深响应式 RefImpl...好消息是 == 仍然能够正确完成比较，因为.value 返回的对象也会随之改变。但如果我们只在一侧执行 toRaw，则 == 将无法正确比较两个对象。...如果对象是数据库中的条目，则很可能拥有唯一的 ID 或者 UUID（如果足够重要，可能还包含修改日期）。 千万不要直接使用 Ref 作为其他 Ref 的初始值。
2.2 功能点HTTP 状态码检查：通过 get_headers 函数获取 URL 的状态码，并返回给前端。...== false || strpos($content, 'false || strpos($content, '存在，创建目录 }...前端页面也会自动删除该无效条目的展示行，确保页面数据与数据库实时同步。3....虽然这是一个基础 Demo，但其设计思路具有较好的可扩展性，能够进一步完善为支持大规模 RSS 监控的工具。
这移除了单oplog条目对其所有写操作施加的事务总大小为16MB的限制。尽管删除了总大小限制，但每个oplog条目仍然必须满足BSON文档16MB大小的限制。...如果为false，则表示已禁用读关注"majority"。...提示 同样请参阅： --enableMajorityReadConcern false replication.enableMajorityReadConcern: false //获取锁// ---...当这些挂起的DDL操作存在时，访问与挂起的DDL操作相同的数据库或集合的新事务无法获得所需的锁，并将在等待 maxTransactionLockRequestTimeoutMillis后超时中止。...正在进行的事务和写入冲突 如果事务正在进行中，但事务外部的写入修改了该事务之后尝试修改的文档，则事务会因写入冲突而中止。
TrustRAG项目地址：https://github.com/gomate-community/TrustRAG 可配置的模块化RAG框架 环境依赖 本教程基于docker安装Qdrant数据库...这个查询会返回这些殖民地以及它们的 payload 信息。..., vector=[0.35, 0.08, 0.11, 0.44], payload={"city": "Mumbai"}), ] ) print(operation_info) 运行查询 search_result..."vector": null } ] 添加过滤器 from qdrant_client.models import Filter, FieldCondition, MatchValue search_result...city", match=MatchValue(value="London"))] ), with_payload=True, limit=3, ).points print(search_result
version: 版本 // 如果指定的数据库不存在，将会创建，版本默认为1 // return IDBRequest 对象。...IDBTransaction.db：返回当前事务所在的数据库对象 IDBDatabase。 IDBTransaction.error：返回当前事务的错误。...IDBIndex.multiEntry：布尔值，针对keyPath为数组的情况，如果设为true，创建数组时，每个数组成员都会有一个条目，否则每个数组都只有一个条目。...IDBCursor.update()：用来更新当前位置的记录，返回一个 IDBRequest 对象。它的参数是要写入数据库的新的值。...该方法只能在VersionChange监听函数里面调用,只有存在数据库后才能使用。
setRemoveBtn : false, showRenameBtn : false }, callback : { /...setRemoveBtn : false, showRenameBtn : false }, callback : { /...keyUp事件 $("#search").keyup( function(event) { // 如果是enter健或者输入框的值为空，返回...').empty(); $('#search_result').html(laver);...$('.line:first').addClass('hover'); $('#search_result').css('display', ''
error_msg: print(error_msg) return 0 def get_recent_10_days(date): """ 获取前10天的时间格式 20180306 :return: 返回列表...%m%d') date_list.append(tmp_date) return date_list def sorted_for_list_dict(list_dict, key, reverse=False..._key + '/' self.timeout = 10 def search(self, query): """ 搜索地名,返回结果列表 :param query: :return: """ params...self.get_history(zmw=zmw, date=history_date)) return result_list if __name__ == '__main__': weather = Weather() search_result...= weather.search('Paris') if search_result: zmw = search_result[0].get('zmw') if zmw: print('*'*100)
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