因此，本文将详解为 LLM 加入引用的重要性，以及如何获取引用来源。 01. 如何添加 RAG 引用源？...开始之前 开始前，先通过 pip install milvus llama-index python-dotenv安装所需工具和框架。...milvus 和 llama-index是核心功能，而 python-dotenv用于加载环境变量，例如 OpenAI 的 API 密钥。...最后，用 load_dotenv加载我们的 OpenAI API 密钥。...import load_dotenv import os load_dotenv() open_api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY") 获取测试数据 首先准备和处理数据
准备步骤 首先，安装 llama-index、python-dotenv、pymilvus 和 openai 。 !...)，用 load_dotenv 函数拉取存储在.env 文件中的环境变量。...import osfrom dotenv import load_dotenv import openai load_dotenv() openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY...引用和注释（Citation and attribution)能够进一步优化我们的 RAG 应用，可以通过引用和注释，了解回答的数据来源，并依此评估获得的回答有多准确。...总结 本文采用了引用和注释的方法来为机器人的回答增加可信度。可以说，引用和注释解决了 RAG 的两个常见问题，通过引用和注释，我们能够知道数据来源。同时，我们还能根据数据来源评估获得的回答有多准确。
import load_dotenv >>> python-dotenv 这个是我用的最多的，也是比较喜欢的一个模块，足够简单，配置就是键值对。...('__file__'), '.') >>> >>> dotenv_path = os.path.join(ROOT, '.env') >>> >>> >>> load_dotenv(dotenv_path...>> dotenv_path PosixPath('.env') >>> load_dotenv(dotenv_path ... ... ) True >>> >>> os.getenv('name')...DevelopmentConfig, 'test':TestConfig, 'product':ProductionConfig, 'default':DevelopmentConfig } 引用配置文件...引用链接 [1] python2文档: https://docs.python.org/2/library/configparser.html [2] python3文档: https://docs.python.org
from dotenv import load_dotenv # load .env load_dotenv() 另一种方法是通过os.environ进行配置，下面是一个例子： import os...import load_dotenv from pylmkit.app import RolePlay from pylmkit.llms import ChatOpenAI from pylmkit.memory...import MemoryHistoryLength from pylmkit.llms import ChatQianfan # load .env load_dotenv() # load...“response”表示返回的内容，“reference”表示引用信息，例如使用搜索引擎时对网页的引用。...from pylmkit import BaseWebUI from dotenv import load_dotenv from pylmkit.app import RolePlay from pylmkit.llms
PHPDoc PHPDoc 是一种注释规范，用于为 PHP 代码提供文档。 1.@param @param参数类型 $参数名称 参数说明 - 用于指定一个函数或方法的参数类型、名称和说明。...@typedef @typedef 类型定义名称 = 类型定义内容 - 用于定义一个自定义数据类型，可以在函数注释或其它地方引用它，并且可以包含属性、方法等成员。 /** * 用户信息对象。
这些改进都使得 Python-dotenv 变得更加强大和灵活。安装和使用 Python-dotenv要开始使用 python-dotenv，首先我们需要在 Python 环境中安装它。...你只需要导入 dotenv 模块，并调用 load_dotenv 函数，如下所示：from dotenv import load_dotenvload_dotenv()这样，你就可以在你的 Python...路径查找：Python-dotenv 提供了 find_dotenv 函数，用于在项目的目录树中查找 .env 文件。...如果你的 .env 文件位于其他位置，你需要在 load_dotenv() 函数中指定文件路径，例如 load_dotenv('.env')。...环境变量未在 Python 代码中使用：这可能是因为你没有正确地在 Python 代码中引用环境变量。
读完本篇将你将了解到： Serverless Component 部署原理 dotenv 模块的基本使用 如何基于 dotenv 来切换多环境配置 如何在 serverless.yml 提炼通用配置 Serverless...dotenv 模块 Dotenv 是一个能够通过 .env 文件将环境变量注入到 process.env 的模块。...具体使用很简单，先安装 npm install dotenv --save，然后在你的项目入口文件中引入即可： require("dotenv").config(www.shentuylgw.cn);...小技巧：可以在 yml 文件的顶端定义公共变量 CODE_ENV，然后通过 ${CODE_ENV} 的方式引用变量。...配置优化 2 当然也可以将 serverless.yml 中的任何固定参数写到 .env 文件中，比如这里的 CODE_ENV 变量，然后通过 ${env.CODE_ENV} 引用即可。
读完本篇将你将了解到： Serverless Component 部署原理 dotenv 模块的基本使用 如何基于 dotenv 来切换多环境配置 如何在 serverless.yml 提炼通用配置 Serverless...dotenv 模块 Dotenv 是一个能够通过 .env 文件将环境变量注入到 process.env 的模块。...具体使用很简单，先安装 npm install dotenv --save，然后在你的项目入口文件中引入即可： require("dotenv").config(); 管理多环境配置 说了这么多，终于到了本篇的正题...小技巧：可以在 yml 文件的顶端定义公共变量 CODE_ENV，然后通过 ${CODE_ENV} 的方式引用变量。...配置优化 2 当然也可以将 serverless.yml 中的任何固定参数写到 .env 文件中，比如这里的 CODE_ENV 变量，然后通过 ${env.CODE_ENV} 引用即可。
形参为引用类型时实参必须为变量 function foo(&$foo) { } $foo = 'foo'; foo($foo); foo('foo'); // error: Parameter #1...Level 6 PHPDoc 函数参数和代码中不一致 /** * @param int $a * @param int $b * @param int $c // error: PHPDoc tag...@param references unknown parameter: $c */ function globalFunction($a, $b): void { } PHPDoc 属性类型和代码不一致...PHPDoc 函数返回值类型和代码不一致 Level 7 联合类型 /** * @param string|null $key * @return string|array|null
配置文件最方面的，要数 dotenv 这个工具，它是个第三方库，使用之前请先 pip install python-dotenv 安装一下，然后在项目目录中创建一个 .env 文件中，写入一下内容： DEBUG...= true 然后就可以这样来访问 .env 中的环境变量了： from dotenv import load_dotenv import os load_dotenv() print(os.getenv...("DEBUG")) # true 最后，我们来修改一下日志配置文件，让它同时适用于开发和生产环境： import logging import os import time from dotenv...import load_dotenv load_dotenv() logger = logging.getLogger() if not os.path.exists("logs"): os.mkdir...logger.addHandler(ch) # 将日志输出至屏幕 logger.addHandler(fh) # 将日志输出至文件 即使没有 .env 文件，上面的代码也可以正常运行，因此你可以引用到自己的项目中
return [ 'enable' => true, 'twig' => [ 'cache_enable' => false, ] ]; 对配置信息的引用...php try { $dotenv = Dotenv\Dotenv::createUnsafeImmutable(base_path()); $dotenv->load(); }catch...(\Dotenv\Exception\InvalidPathException $exception){ dump('env path invaild'); } 在 bootstrap/app.php...中引用 # bootstrap/app.php require_once base_path('bootstrap/core/env.php'); # 注意这个引用要防止自动加载文件之下，也就是自动加载后第一个加载的文件
PHP dotenv 介绍 Laravel 5.0 其实也没做什么特别的创新，它只是使用了 PHP dotenv, 一个从单一 .env 文件中加载环境配置的第三方库。...变量引用 如果需要了解更多，可以查看 PHP dotenv 的文档，但我可以告诉你一个最有用的技巧：一个已定义的环境变量是可以在后续的环境变量值中引用的。...对于这种情况，我们可以指定他们是必须定义的，而不是等应用开始用到这些变量时才发现没有定义而造成崩溃： Dotenv::required('DB_USERNAME'); // 或者 Dotenv::required...(['DB_HOST', 'DB_NAME', 'DB_USERNAME', 'DB_PASSWORD']); 通过 Dotenv::required() 方法指定即可，参数可以是单个字符串或者是字符串数组
assistant 可以有多个 thread 一个 thread 可以有无限条 message，超过条数后，会忽略掉最早的 from openai import OpenAI import os from dotenv...import load_dotenv, find_dotenv _ = load_dotenv(find_dotenv('.....给 thread 添加 message 可以有文本，图片，文件，参考引用，metadata等 message = client.beta.threads.messages.create( thread_id
chatgpt的api，可以一边看视频一边调试，真的是完全不用操心： 首先，使用chatgpt api的框架是这样的，可以无脑复制直接用： import openai import os from dotenv...import load_dotenv, find_dotenv _ = load_dotenv(find_dotenv()) openai.api_key = os.getenv('OPENAI_API_KEY...减少胡说八道的一个很好的策略是，如果你想让模型根据文本生成答案，可以要求模型先从文本中找到任何相关引用，然后让它使用这些引用来回答问题，并且把答案追溯到源文件。
Do “pip install python-dotenv” to use them....需先安装python-dotenv插件 pip install python-dotenv 重新执行flask run 就可以环境变量已经引用成功 环境变量FLASK_ENV：development config...与其每次打开新的终端都要设置 FLASK_APP ，不如使用 Flask 的 dotenv 支持 功能自动设置环境变量。...如果 python-dotenv 已安装，那么运行 flask 会根据 .env 和 .flaskenv 中配置来设置环境变量。...如果想在生产运 行时加载这些文件，你应该手动调用 load_dotenv() 。 2022年第 12期《python接口web自动化+测试开发》课程，9月17号开学!
安装命令： pip install langchain 安装成功，如图： 安装dotenv插件 用于加载环境变量 pip install python-dotenv 简单应用 使用LLM模块生成文本...因为它的底层是以LLM模块作为基础 本次演示会引用三个它的消息类第一个消息类： 用于支持聊天模块的特殊类 AIMessage HumanMessage SystemMessage 然后聊天模块支持的方法调用...但它不一定是LLM模块，它可以是各种不同的模块，LLM模块只是我们刚才讲到的一个最基础的模块 代码： %load_ext dotenv %dotenv from langchain.llms import...这就是代理人的整个的一个工作流程 案例： # 首先先加载环境变量 %load_ext dotenv %dotenv # 初始化语言模型对象 from langchain.llms import OpenAI...案例： # 首先先加载环境变量 %load_ext dotenv %dotenv # 初始化语言模型对象 from langchain.llms import OpenAI llm = OpenAI
现在我们已经确定了引用的重要性，让我们探讨如何构建一个包含引用的系统。 构建带有引用的RAG系统 构建引用系统需要用于数据收集、处理和检索的工具。...安装所需的库 首先，安装构建应用程序时所需的这些Python包： pip install llama-index llama-index-vector-stores-milvus python-dotenv...python-dotenv用于安全地保存API密钥，而requests则用于从维基百科获取数据。 设置您的环境 安装完成后，下一步是将它们导入您的代码中。...import os from pathlib import Path import requests import time import json from dotenv import load_dotenv...) from llama_index.vector_stores.milvus import MilvusVectorStore # Load environment variables load_dotenv
安装命令：pip install langchain安装成功，如图：安装dotenv插件用于加载环境变量pip install python-dotenv简单应用使用LLM模块生成文本第三方模型的API...%load_ext dotenv %dotenvfrom langchain.llms import OpenAIllm = OpenAI()llm.predict("给我一个很好听但是比较土的小狗的名字...因为它的底层是以LLM模块作为基础本次演示会引用三个它的消息类第一个消息类：用于支持聊天模块的特殊类AIMessageHumanMessageSystemMessage然后聊天模块支持的方法调用predict_messagepredict...这就是代理人的整个的一个工作流程案例：# 首先先加载环境变量%load_ext dotenv%dotenv# 初始化语言模型对象from langchain.llms import OpenAIllm...案例：# 首先先加载环境变量%load_ext dotenv%dotenv# 初始化语言模型对象from langchain.llms import OpenAIllm = OpenAI()from langchain.chains
其他job下载该制品，然后引用制品里面的内容，从而达到变量传递的效果不同job间变量传递1、生成制品核心样例docker_build_push: stage: 构建镜像并推送 tags: -...: 15 min该样例就是将$BUILD_IMAGE内容写入到docker_images_version.env文件，并通过artifacts功能生成制品，同时设置制品的有效期为15分钟2、其他job引用制品...=v1.0.0" >> build.env artifacts: reports: dotenv: build.envbuild-job2: stage: build needs:...[] script: - echo "This job has no dotenv artifacts"test-job1: stage: test script: - echo "...如果用官方提供如下配置 artifacts: reports: dotenv: build.env进行制品上报，其变量属性格式必须是VARIABLE_NAME=ANY VALUE HERE
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