""" print(f"Setting up RetrievalQA chain with LLM: {llm_model_name} and retriever k={k_retrieval}") llm = OpenAI(temperature=0, model_name=llm_model_name) # 配置检索器，指定 k 参数 retriever = vectordb.as_retriever(search_kwargs={"k": k_retrieval}) qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type( llm=llm, retriever=retriever, chain_type="stuff", # 确保所有检索到的文档被一次性送入LLM return_source_documents=True ) print("RetrievalQA chain setup complete.") return qa_chain if __name__ == "__main__": # 1. 加载文档 loaded_documents = load_documents_from_pdf_directory() # 2. 切分文档 (调整 chunk_size 和 chunk_overlap) # 示例中将 chunk_overlap 增加到 100 split_texts = split_documents(loaded_documents, chunk_size=1000, chunk_overlap=100) # 3. 创建并持久化向量数据库 vector_database = create_and_persist_vectordb(split_texts) # 4. 设置检索QA链 (调整 k 参数) # 示例中将 k 增加到 4，以检索更多相关文档 qa_pipeline = setup_retrieval_qa_chain(vector_database, k_retrieval=4) # 5. 执行查询 query = "请总结这份文件中的主要内容" # 假设你的PDF有类似“书”的内容 print(f"\nQuerying: '{query}'") response = qa_pipeline({"query": query}) print("\n--- Response ---") print(response["result"]) if "source_documents" in response: print("\n--- Source Documents ---") for i, doc in enumerate(response["source_documents"]): print(f"Document {i+1} (Page {doc.metadata.get('page', 'N/A')}):") print(doc.page_content[:200] + "...") # 打印前200字符作为示例 print("-" * 20)代码说明： load_documents_from_pdf_directory：使用DirectoryLoader和PyPDFLoader加载指定路径下的所有PDF文件。
设置 reverse=True 参数，实现降序排序。
例如，一个简化的HTML表单可能如下所示：<form action="/your-product-page-url/" method="post"> <input type="hidden" name="wc_bookings_field_persons_xxxx" value="2"> <input type="hidden" name="wc_bookings_field_start_date_month" value="11"> <input type="hidden" name="wc_bookings_field_start_date_day" value="26"> <input type="hidden" name="wc_bookings_field_start_date_year" value="2021"> <input type="hidden" name="wc_bookings_field_start_date_time" value="2021-11-26T15:00:00+0100"> <input type="hidden" name="wc_bookings_field_start_date_local_timezone" value="Europe/Brussels"> <input type="hidden" name="add-to-cart" value="1147"> <button type="submit">添加到购物车</button> </form>或者通过JavaScript/jQuery使用AJAX： AI建筑知识问答 用人工智能ChatGPT帮你解答所有建筑问题 22 查看详情 $.ajax({ type: "POST", url: "/your-product-page-url/", // 目标产品页面的URL data: { "wc_bookings_field_persons_xxxx": 2, "wc_bookings_field_start_date_month": 11, "wc_bookings_field_start_date_day": 26, "wc_bookings_field_start_date_year": 2021, "wc_bookings_field_start_date_time": "2021-11-26T15:00:00+0100", "wc_bookings_field_start_date_local_timezone": "Europe/Brussels", "add-to-cart": 1147 }, success: function(response) { // 处理成功响应，例如重定向到购物车页面 window.location.href = "/cart/"; }, error: function(xhr, status, error) { // 处理错误 console.error("添加到购物车失败:", error); } });变通方案的局限性与未解决的问题 尽管模拟前端POST请求看起来是一个可行的方案，但实际测试表明它并非一个稳定可靠的解决方案。
不复杂但容易忽略细节，比如上下文传递和错误处理要完整覆盖。
说白了，它关乎着我们如何清晰地表达代码意图，确保程序行为可预测，并避免那些隐蔽的未定义行为（Undefined Behavior, UB）。
更推荐的做法是使用 context.WithTimeout，它可以主动取消定时器： 立即学习“go语言免费学习笔记（深入）”； ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), 3*time.Second) defer cancel() <p>ch := make(chan string)</p> <div class="aritcle_card"> <a class="aritcle_card_img" href="/ai/viitor%E5%AE%9E%E6%97%B6%E7%BF%BB%E8%AF%91"> <img src="https://img.php.cn/upload/ai_manual/000/000/000/175680003823895.png" alt="ViiTor实时翻译"> </a> <div class="aritcle_card_info"> <a href="/ai/viitor%E5%AE%9E%E6%97%B6%E7%BF%BB%E8%AF%91">ViiTor实时翻译</a> <p>AI实时多语言翻译专家！
如果错误处理逻辑比较复杂，或者需要区分不同类型的错误，try-except 则更合适。
34 查看详情 func createAndInitUser(name string, age int) *User { t := reflect.TypeOf(User{}) newInstance := reflect.New(t).Elem() // 直接操作元素避免多层解引用 newInstance.FieldByName("Name").SetString(name) newInstance.FieldByName("Age").SetInt(int64(age)) // 返回指针类型 return newInstance.Addr().Interface().(*User) } // 调用示例 user := createAndInitUser("Bob", 30) fmt.Printf("Created user: %+v\n", user) 支持带标签的结构体初始化 结合结构体标签，反射可用于从JSON、数据库记录等外部数据映射到结构体字段。
这种关注点分离，让代码更清晰。
post-statement (后置语句)：在每次循环迭代后执行，通常用于更新循环变量（例如递增或递减）。
Valgrind 是一个强大的 Linux 下的程序分析工具，常用于检测 C++ 程序中的内存泄漏、非法内存访问、使用未初始化内存等问题。
所有写入到这个返回的io.Writer的数据都将被压缩并作为名为name的文件存储在Zip归档中。
总结与注意事项 sync.WaitGroup vs. Channel: sync.WaitGroup适用于“等待一组任务完成”的场景，它更简洁直接，不需要传递具体的数据，只关注完成状态。
2. 数据准备：将日期列转换为Datetime类型 在Pandas中进行日期筛选的首要且最关键的步骤，是将包含日期的列转换为Pandas的datetime类型。
理解它们的区别是掌握go编程的关键。
安全性：两者都支持指定缓冲区大小，避免溢出，比旧式 gets() 安全。
只要配置好映射和连接，就能用简洁的C#语法完成大多数数据库操作。
这样，pkg-config 就能在 C:\GTK 目录下找到这些新的库。
注意控制最大连接数，防止服务端负载过高。
适合简单的函数级性能分析，但不支持多线程程序的精确分析。

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