下面从数据结构设计到关键功能开发，一步步说明如何用PHP构建电商基础系统。
POST这类非幂等操作需谨慎，避免重复提交造成数据异常。
4. 完整流程示例代码 将上述步骤整合，形成一个完整的问答系统构建流程：from langchain.document_loaders import DirectoryLoader, PyPDFLoader from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter from langchain.vectorstores import Chroma from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings # 假设已配置OpenAI API Key from langchain.chains import RetrievalQA from langchain.llms import OpenAI # 1. 加载和分块文档 def load_and_split_documents(directory_path: str = './static/upload/') -> list: loader = DirectoryLoader(directory_path, glob="./*.pdf", loader_cls=PyPDFLoader) documents = loader.load() # 调整chunk_size和chunk_overlap以优化上下文 text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=150) texts = text_splitter.split_documents(documents) return texts # 2. 创建并持久化向量数据库 def create_vectordb(documents: list, persist_directory: str = './ChromaDb') -> Chroma: embeddings = OpenAIEmbeddings() vectordb = Chroma.from_documents(documents=documents, embedding=embeddings, persist_directory=persist_directory) vectordb.persist() return vectordb # 3. 设置问答链，并配置检索器 def setup_qa_chain(vectordb: Chroma, k_documents: int = 6) -> RetrievalQA: llm = OpenAI(temperature=0, model_name="text-davinci-003") # 关键：通过search_kwargs={"k": k_documents}增加检索文档数量 retriever = vectordb.as_retriever(search_kwargs={"k": k_documents}) qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type( llm=llm, retriever=retriever, chain_type="stuff", return_source_documents=True ) return qa_chain # 主执行逻辑 if __name__ == "__main__": # 假设你的PDF文件在 './static/upload/' 目录下 # 请确保设置了OPENAI_API_KEY环境变量 print("--- 步骤1: 加载并分块文档 ---") documents_to_process = load_and_split_documents(directory_path='./static/upload/') print(f"已加载并分块 {len(documents_to_process)} 个文本块。
for (const auto& pair : myMap) { std::cout << "Key: " << pair.first << ", Value: " << pair.second << std::endl; } 说明：const auto& 避免拷贝，提升性能；pair 是 std::pair 类型的对象。
15 查看详情 使用requests库抓取API数据 一旦确定了API接口及其参数，就可以使用Python的requests库来模拟这些请求并获取数据。
1. 构建正则表达式模式 为了准确匹配“第一个斜杠后且紧接破折号前的数字”，我们可以构建如下正则表达式：/\/(\d+)-/让我们分解这个模式： 立即学习“PHP免费学习笔记（深入）”； \/: 匹配一个字面意义上的斜杠 /。
挑战：PPM 图像头解析中的精确控制 以解析 PPM (Portable Pixmap) 图像格式的头部为例。
document.execCommand("copy");: 执行浏览器内置的复制命令。
Go语言的内存管理机制概述 Go语言拥有自己的运行时（runtime），它负责管理程序的内存分配、垃圾回收（GC）以及调度等核心任务。
3. 加密配置文件中的连接字符串 若必须使用 app.config 或 web.config，可对配置节进行加密。
例如，['3', '2'] 变为 [3.0, 2.0]。
Close 方法用于通知所有 worker 停止接收新任务，并等待当前任务完成。
基本上就这些。
超时设置： 在 requests.post 中设置 timeout 参数可以防止请求无限期地等待响应，进一步提高函数的健壮性。
PHP的Zend引擎会对这两种结构进行类似优化。
一个常见的场景是，我们希望基于regexp.regexp类型构建一个更强大的正则表达式处理器，为其添加额外的业务逻辑方法。
此外，Numba 的主要优势在于能够将 Python 代码编译为机器码，从而避免 Python 解释器的开销。
示例：为某个路由组添加JWT验证和访问日志： authMiddleware := middleware.JWTAuth() adminGroup := r.Group("/admin", authMiddleware, middleware.Logging()) { adminGroup.GET("/dashboard", dashboardHandler) adminGroup.POST("/users/delete", deleteUser) } 也可以针对特定路由单独添加： r.GET("/public/info", middleware.Cache(5*time.Minute), getInfoHandler) 合理使用中间件能避免重复代码，同时让路由意图更明确。
理解这一点对掌握Golang中指针函数参数的使用至关重要。
使用 array_map 提升代码简洁性：对于这种对数组中每个元素进行转换的操作，PHP的 array_map() 函数提供了一种更函数式和简洁的实现方式。

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