确定要包括在输出中的对象，系统根据在类定义中建立的规则生成输出。%XML.Reader类使能够将合适的XML文档导入到类实例中。源通常是文件或流。...可以使用该类的属性和方法从DOM中检索值。可以使用%XML.Node检查和操作节点。修改XMLInterSystems IRIS XML工具还提供了修改XML格式数据的方法。...对于特殊应用程序，可以创建自定义实体解析器和内容处理程序。可以使用行业标准的XMLDTD或模式验证来验证任何传入的XML，并且可以指定要解析的XML项。...>但是，如果文档中未声明字符编码，InterSystems IRIS将假定：如果输出目标是文件或二进制流，则默认值为“UTF-8”。如果输出目标是字符串或字符流，则默认为"UTF-16"。...如果需要，可以创建自定义实体解析器，也可以禁用实体解析；
如果无法解析该实体，则该方法应返回$$$NULLOREF ，以向SAX解析器指示该实体无法解析)。...在这种情况下，请使用默认实体解析器，而不是自定义实体解析器。读取XML文档时，请执行以下操作： a. 创建实体解析程序类的实例。 b....ELEMENT p (#PCDATA)>要阅读本文档，需要如下所示的自定义实体解析器：Class CustomResolver.Resolver Extends %XML.SAX.EntityResolver...} Catch { Set return=$$$NULLOREF } Quit return}}下面的类包含一个demo方法，该方法解析前面显示的文件并使用此自定义解析器...resolveEntity方法确定外部实体的正确源，将其作为流返回，并将其包装在%XML.StreamAdaptor的实例中。XML解析器从这个专用流中读取实体定义。
初识Spring AI：开启智能开发新篇章 在2025年的今天，人工智能（AI）已经深度融入各行各业，成为推动技术进步与创新的关键力量。...提示（Prompts） 提示是引导AI模型生成特定输出的语言基础。...）需分块策略 结构化输出（Structured Output） 传统模型输出为普通字符串，结构化转换需要： 设计精确的格式要求提示 多轮交互优化输出 开发自定义解析器 Spring AI通过结构化输出转换架构简化此过程...工具调用（Tool Calling） 注册自定义服务作为模型工具 实现实时数据接入 Spring AI提供@Tool注解简化开发 检索增强生成（RAG） 实现知识更新的关键技术路径： ETL流程： 从文档提取非结构化数据...保持语义边界的智能分块 存入向量数据库 查询阶段： 通过向量检索相似内容 组合问题与上下文生成最终提示 工具调用机制 突破LLM的静态知识限制： 注册工具（名称/描述/参数模式） 模型决策调用工具 执行工具并返回结果
TensorRT 是一个高性能深度学习推理平台，能够为在英伟达 GPU 上运行的语音、视频等 APP 提供更低地延迟、更高的吞吐量。...TensorRT 包含输入模型的解析器、支持全新 ops 的插件以及在利用优化进行推理之前的层。...今日，英伟达宣布开源 TensorRT 中的解析器和插件部分，以便于深度学习社区能够做自定义、扩展组件，从而更好的利用 TensorRT 进行 app 优化。...例如你可以贡献： 针对 ONNX 格式和 Caffe 扩展解析器，用全新 ops 把模型输入到 TensorRT 插件程序让你能够在 TensorRT 中运行自定义 ops。...使用开源的插件作为参考，或者建立全新的插件从而支持新的层（layers） 示例只是提供了一个起点，用户也可以贡献全新工作流和管道的示例。
从多个领域的多模态数据流（如医疗保健、智能交通和卫星遥感）中提取实时洞察仍然是一项挑战。高计算需求和有限的知识范围限制了多模态大语言模型（MM-LLMs）在这些数据流中的应用。...由于MM-LLMs [9, 13, 18] 能够高效地从多模态流中提取信息，因此它们经常被使用。...通过语义搜索，检索模块从外部来源获取相关信息，构建丰富化的上下文，并将其融入 Query 上下文中，使LLM能够通过结合多模态输入和检索到的相关信息来回答问题、创建描述和完成任务。...提取时间上下文涉及以下步骤的迭代：识别用户 Query 的具体需求；从数据存储中检索相关记录；通过排名和过滤进行审查，优先处理检索内容。...服务层能够高效地从中检索相关数据，从而增强用户交互 Query 的检索过程。速度层处理实时数据流，使系统能够适应并响应不断变化的环境。 4.
相反，在线日志解析器以流的方式逐个处理日志消息，当将日志收集为流时，这种方法通常更实用。 效率。在实际中，考虑到日志量很大，效率一直是日志解析的主要关注点。...Logparser需要一个带有自由文本日志消息的原始行日志文件作为输入，最后输出一个结构化日志文件和一个带有聚合事件计数的事件模板文件。输出可以很容易地输入到后续的日志挖掘任务中。...其他日志解析器不能很好地随日志量伸缩。特别是LenMa和MoLFI甚至无法在6小时内解析完1GB的BGL数据或Android数据。日志解析器的效率还取决于日志的类型。...当前的日志解析器对长度敏感，无法处理这种情况，从而导致精度下降。3)参数自动调整。当前大多数日志解析器都使用数据驱动的方法来提取事件模板，并且需要手动调整一些模型参数。...Thaler等人使用深度神经网络对文本日志消息进行建模。Gao等人使用优化算法从日志中发现多行结构。 日志分析。日志分析是一个具有重要现实意义的研究领域。日志分析有丰富的技术和应用。
代码的大数据为知识图谱构建提供了数据源，基于深度学习的方法为自动知识图谱构建（Wang等人，2020a）提供了帮助。...我们使用LibCST1（Python的具体语法树解析器和序列化程序库）来解析代码，而不是抽象语法树（AST）。AST在保留原始代码的语义方面做得很好，并且树的结构相对简单。...如果只有AST，就不可能重新输出原始源代码。像JPEG一样，AST是有损的，它无法捕获我们留下的注释信息。具体语法树（CST）保留了足够的信息来重新输出准确的输入代码，但很难实现复杂的操作。...相反，他们可以从文本本身学习语义上有意义的句子嵌入。Cross-encoders仅适用于重新排列一小组自然语言描述。为了从大量集合中检索合适的自然语言描述，我们必须使用双编码器。...未来，我们会将函数的数据流和控制流集成到代码知识图谱中，让用户对函数有更深入的了解。对于语义搜索，问题检索和匹配的速度仍有提高空间。
检索器:它们规定了根据查询从知识库中获取相关上下文的技术。例如，针对向量索引的密集检索是一种流行的方法。 节点后处理器:它们通过转换、过滤或重新排序来细化节点集。...最后启动查询引擎并指定Pydantic输出类。 检索这三个国家的信息。 响应对象如下。...2、输出解析器 LlamaIndex的输出解析器可以在LLM执行任务之前和之后指导它，确保最终结果与所需的结构保持一致。输出解析器在生成最终响应之前充当看门人。...我们导入LangChain输出解析器。 定义结构化LLM和响应格式，如文档中所示。 使用上面定义的response_schemas定义输出解析器及其查询模板。...定义查询引擎，并在创建查询引擎时将结构化输出解析器模板传递给它。 现在运行任何查询都会获取结构化json输出!
这就需要 LangChain 提供的输出解析器（Output Parser）格式化模型返回的内容。 输出解析器作用是用于格式化语言模型返回的结果。...矢量存储可以作为检索器的基础，但也有其他类型的检索器可以实现类似的功能。 检索器用于从大规模文本库中检索与查询相关的文本段落。...您可以通过子类Chains化自定义链实现特定的 NLP 任务。链还支持序列化到磁盘或者从磁盘加载。...总之，TransformChain 为在链之间添加自定义转换提供了一种简单的方法，使链之间的数据流更加灵活。...此外，代理执行器还可以处理代理生成的输出无法解析为工具调用的情况，并在所有级别（包括代理决策和工具调用）上进行日志记录和可观察性输出。这样可以更好地保证系统的稳定性和可靠性。
对于某些链条，这意味着可以直接从 LLM 流式传输到流式输出解析器，以与 LLM 提供商输出原始令牌相同的速率获得解析后的增量输出块。...优化的并行执行：当 LCEL 链条中有可以并行执行的步骤时（例如，从多个检索器中获取文档），LCEL 会自动执行，以最小化延迟。...2-2、基本示例：提示 + 模型 + 输出解析器基础Demo： 将提示模板和模型链接在一起。...(它是一个简单的解析器，从AIMessageChunk中提取content字段)| 符号类似于 unix 管道操作符，它将不同的组件链接在一起，将一个组件的输出作为下一个组件的输入。...在这个链条中，用户输入被传递给提示模板，然后提示模板的输出被传递给模型，然后模型的输出被传递给输出解析器。2-3、接口LCEL 通过提供以下功能，使得从基本组件构建复杂链变得容易。
这是使用 libconfig库作为缺省解析器完成的，它使用一种类似json的描述。 使用自定义的方式来描述镜像。可以使用Lua语言编写自己的解析器。...SWUpdate以流的形式接收软件，不进行临时存储，并只提取需要安装的设备组件。 允许自定义处理器，通过自定义协议安装FPGA固件，微控制器固件。...可以使用外部解析器，改变对镜像的接受规则，以扩展支持新的镜像类型，指明它们需要如何安装。实际上，解析器就是检索必须安装哪些单个的镜像以及如何安装。...完全流式更新镜像 在远程更新的情况下，SWUpdate从流中提取相关图像，并将它们复制 到环境变量TMPDIR (如果未设置，则复制到 /tmp )指向的目录中，然后调用处理程序。...版本号由4个数字组成: major.minor.rev.build 每个字段都要在0..65535的范围内 -o string 将流(SWU)保存到一个文件中 -v 激活详细的输出信息 -w string
在这里，作者定义： 顶点：顶点表示系统中的特定信息处理组件（例如AI模型、检索器 和 外部工具），它包含通过有向边连接的必要输入和输出接口。 有向边：有向边表示信息流的流动。...参考：参考主要包含检索代理从知识库中检索的最相关信息。检索代理通常根据当前内存状态检索最相关的信息，随后更新参考。 工作区：工作区存储当前的工作流程及其自然语言描述，保持当前工作状态完整和可理解。...组合代理从参考中选择一个特定工作流程，并将其合并到当前工作流程代码中。在组合之后，一个精炼代理会精炼组合代理的输出，并在工作区中更新它。 适应：适应代理是负责执行适应操作的专业代理。...在适应之后，一个精炼代理会精炼适应代理的输出，并在工作区中更新它。 获取：有一个专门的获取代理，负责执行获取操作。获取代理从知识库中获取最重要的信息，并相应地更新参考。...作者实现了一个解析器，从结构化的JSON文件中提取描述在工作流程中整个DAG。在图中，节点被视为函数调用，而链接在函数之间传递变量。
随着最近计算机能力的强劲和稳定发展，人工智能已经复苏，现在它被用于许多领域，包括软件工程和信息检索（管理搜索引擎和类似系统的科学）。...特别是，深度学习 [4] 的出现引入了使用深度神经网络来解决对经典算法非常具有挑战性的复杂问题。 就这篇博文而言，只要知道深度学习可用于在信息语料库中生成查询和文档的向量表示就足够了。...BERT[5] 等各种深度学习模型能够将文本信息编码为密集向量，用于密集检索策略。 有关更多信息，您可以参考我们的这篇博文。...只有在需要保留原始向量且无法提前对其进行归一化时，才应使用此函数。 DenseVectorField 支持属性：索引、存储。...注：目前不支持多值 自定义索引编解码器 要使用以下自定义编解码器格式的高级参数和 HNSW 算法的超参数，请确保在 solrconfig.xml 中设置此配置： <codecFactory class
没有写完，一般的语法树解析器提示你语法错误。你可能想到这几种方案： 字符串匹配方式强行提示。但很显然这样提示不准确，没有完整语法树，是无法做精确解析的。而且当语法复杂时，字符串解析方案几乎无从下手。...SQL 编辑器封装 我们拥有了内置 “智能提示” 功能的语法解析器，定制了一套自定义的 SQL 词法、文法描述，便完成了 sql-lexer 与 sql-parser 这一层。...由于 SQL 文法完善工作非常庞大，且需要持续推进，这里举流计算中，申明动态维表的例子： CREATE TABLE dwd_log_pv_wl_ri( PRIMARY KEY(rowkey),...-> 编辑器插件 这样逻辑层次清晰，解耦，而且可以从任意节点切入，进行自定义，比如： 从 syntax-parser 开始使用 从最底层开始使用，也许有两个目的： 上层封装的 sql-parser 不够好用...从 sql-parser 开始使用 也许你需要的仅仅是一颗 SQL 语法树？或者你的输出目标不是 SQL 编辑器而是一个 UI 界面？那可以试试直接使用 sql-parser。
现有的工具无法提供高效的开发环境和工作流。 于是，Rick 决定开发一个工具，把他的工作流集成在一起，可以方便地应对各种项目。...编写自定义函数 虽然上述的读写函数已经可以满足很多需求，但有时候也需要编写自定义函数，然后在表格中调用这些函数。...其次，Python 已经从 IPython 转向了 Jupyter Notebooks，为数据科学家提供了一个很好的开发环境。虽然它仍然缺乏电子表格功能，但对于初级数据科学家来说仍然很有吸引力。...版本和开发计划 Grid Studio 现在就可以从 GitHub 上下载了。...将公式解析器升级成真正的基于语法的解析器。 Python 语法自动完成。 性能优化。 与 Python 更健壮地集成（不会出现字符、语句断开）。 如何使用 Grid Studio？
LangSmith 的一个核心优势是为你的 LLM 应用提供一流的调试体验。我们详细记录了正在执行的每个步骤、每个步骤的输入、输出、所需时间等数据。...所有用 LCEL 构建的链条均提供标准的 stream 和 astream 方法，我们还做了大量工作，确保流处理不仅限于 LLM 调用阶段（比如在输出解析器中也实现了流处理）。...我们围绕这一需求，提出了 “输出解析器” 的概念，并致力于提升开发者的体验。 实现这一目标的关键方式之一是通过 OpenAI 的函数调用功能。...我们还对输出解析器引入了更高级的功能，例如允许它们在生成过程中实时传输部分结果，以此提升用户体验。这包括从 JSON、XML 和 CSV 等结构化格式中实时传输部分结果。...但输出解析有时颇具挑战性，例如要解析一个 JSON 数据块，大多数 JSON 解析器需要完整的数据块。我们的许多输出解析器都内置了处理这种部分解析的逻辑。
补充一点，所谓alt-text是在html语法中图片的替代文字，当图片失效或是无法显示时，浏览器显示会被文字替代。...本文的关键创新点在于提出一种双流机制，即分别面向视觉和语言的流。该双流能够在共注意力transformer层进行交互。该结构能够适应每种模态的不同处理需求，并在不同表示深度上提供模态之间的交互。...该基准由于两个流始终交互，所以无法缓存任何表征以提高效率。由于高计算成本，本文不在图像检索和零样本图像检索任务中评估该基准模型。 (2)没有使用预训练的ViLBERT。...（三）视觉流深度的影响 在Table 2中对比了ViLBERT不同深度的迁移结果。 ? 这里的深度是指CO-TRM-TRM blocks(Figure 2中的虚线部分)的重复数量。...可以发现，对于VQA和图像检索任务更大的深度，性能单调增加，直到层深度为6。同样，随着深度的增加，零样本图像检索也会继续取得显著的提升。相比之下，VCR和RefCOCO+似乎更适合使用较浅的模型。
这个版本特别适合同时配置问答、文档、工作流和插件的复杂场景，拥有更强的意图识别能力，并且支持在角色指令中自定义配置意图，能够更准确地捕捉用户在医疗咨询中的多样化需求。...RAG（检索增强生成）： 将检索到的信息与生成能力相结合，提升回答的准确性和上下文相关性。知识库功能： 允许用户上传企业内部专属数据（如文档、问答素材等），实现定制化知识的深度整合与应用。...#输出要求：限制角色输出格式、内容字数、要求输出语言等情况1. 回答简洁明了，字数控制在1000字以内。2. 使用中文，确保内容通俗易懂。3. 避免提供具体诊断或处方，强调建议用户咨询专业医生。4....无法提供紧急医疗救助或处理危急情况。3. 不解答超出医疗领域的非健康相关问题。4. 无法代替专业医生的正式咨询或治疗。...#工作流实现：1. 意图识别：通过意图识别模型高级版8K，分析用户输入，判断是否涉及症状咨询、健康建议或医疗指导。2. 知识检索：从配置的医疗知识库中提取相关信息（如疾病症状、诊疗规范、健康建议）。
—— 包括中间步骤的流； 输出解析：使 LLM 以特定格式返回信息对于使其能够采取行动至关重要； 检索：添加先进但适用于生产环境的检索方法，包括文本分割、retrieval 和索引管道； 工具使用 +...LangSmith 提供的主要价值之一是为你的 LLM 应用提供一流的调试体验。它准确地记录下每个步骤发生的情况、每个步骤的输入、输出、所需时间以及更多数据。...官方在围绕这一点的开发者体验上投入了大量资源，特别是在输出解析器的概念上。实现这一点的一个主要方法是使用 OpenAI 函数调用。...他们还围绕输出解析器设计了更高级的功能，例如允许它们在生成时流式传输部分结果，以改善用户体验。这包括从结构化格式（如 JSON、XML 和 CSV）中流式传输部分结果。...在输出解析方面，这有时可能是棘手的 —— 为了解析一个 JSON 块，大多数 JSON 解析器需要一个完整的 JSON 块。LangChain 的许多输出解析器包含了内置逻辑来进行这种部分解析。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
实时音视频
