xxxx}取一个很土很好记的名字 -> xxxx 最简单的宠物取名助手我们直接调用大模型的API接口就可以实现，但伴随着我们需要对场景更多的能力和限定，直接调用API可能会存在token超限、缺长期记忆...embedding": -0.006929283495992422,-0.005336422007530928,...-4.547132266452536e-05,-0.024047505110502243}，可以让我们得到更精准的答案...● 传统检索法: 传统检索帮助文档，我们需要将帮助文档内容存入ES存储中，通过ES的检索能力得到检索结果。...传统检索示例: ● 大模型法: 当然我们可以直接使用大模型，普通大模型都是采用公开数据进行训练的，具有一定的知识局限性，它并不知道我们的帮助文档的内容，所以在提问后得到的答案是一本正经的胡说八道，对于我们帮助文档属于可公开内容并不会涉及数据安全性...比如我们将一份300页的 pdf 发给 大模型 api，让他进行总结，他肯定会报超过最大 Token 错，所以这里就需要使用文本分割器去分割我们 loader 进来的 Document。
消息户端 在 HTTP 部分之前，让我们先编写一个 映射(map) ，让所有客户端都监听消息。...sync.Map 已创建的新消息 还记得在 上一篇文章 中，当我们创建这条消息时，我们留下了一个 “TODO” 注释。...订阅消息 让我们转到 main() 函数并添加以下路由： router.HandleFunc("GET", "/api/messages", guard(subscribeToMessages)) 此端点处理.../api/messages 上的 GET 请求。...我们创建一个消息通道，用它来构建一个客户端，并将其存储在客户端映射中。每当创建新消息时，它都会进入这个通道，因此我们可以通过 for-select 循环从中读取。
向Inbox投递消息 停止Dispatcher 总结 前言 上一篇文章以NettyRpcEnv的概况结尾，对它内部的一些重要组件进行了简要的介绍。...我们可以通过receivers.offer()方法的调用来寻找InboxMessage的来源。在Dispatcher.registerRpcEndpoint()方法中就有调用，其代码如下。...时会同时构建Inbox，所以会自动投递OnStart消息，让RpcEndpoint做一些准备工作。...另外，在Dispatcher.postMessage()方法中也有向Inbox投递消息的逻辑。...最后一张图演示了Dispatcher的运作流程。 — THE END —
面向 Flow 编排的图规则 API 的开发和内部试用打磨贯穿了整个夏季版本的开发过程，终于在 7 月完成。...图规则 API 采用 JSON 格式，直接描述运行时执行的算子的有向无环图结构，可一对一映射成 UI 上的 Flow 编排。新的版本中，图规则 API 将作为 SQL 的补充提供。...使用方法图规则 API 与 SQL 共用当前的规则 REST API endpoint，创建规则的时候通过指定 graph 属性来使用。graph 属性是有向无环图的 JSON 表述。...Flow Editor在 eKuiper 核心版本中仅提供后台的图规则 API，厂商和用户可基于此实现拖拽的图形界面。我们也将在近期推出 Flow 编排 实现，方便用户使用。...同时，二者在接收到数组数据（多行数据）时，将一次性批量写入所有的数据。稳定 EdgeX 连接改进了 EdgeX 的连接逻辑，当消息总线连接中断时不会立即退出规则也不会打印大量的 log 造成风暴。
Transaction Coordinator还负责将事务写入kafka内部的一个topic，这样即使整个服务重启，由于事务状态得到保存，正在进行的事务状态可以得到恢复，从而继续进行； kafka事务机制下读写流程...API发送消息到目标topic：此时消息对应的 partition会首先被注册到transactional coordinator，然后producer按照正常流程发送消息到目标topic，且在发送消息时内部会通过校验屏蔽掉僵尸生产者...API回滚事务：此时会向 transactional coordinator提交请求，开始两阶段提交协议 (producer.commitTransaction();producer.abortTransaction...在两阶段提交协议的第二阶段， coordinator首先写transaction marker标记到目标topic的目标partition，这里的transaction marker，就是我们上文说的控制消息...，控制消息共有两种类型：commit和abort，分别用来表征事务已经成功提交或已经被成功终止； 在两阶段提交协议的第二阶段，coordinator在向目标topic的目标partition写完控制消息后
, facebook_app_secret, 在facebook上设置redirect URIs Redirect URI User本人确认使用Facebook登陆后，返回结果到Client。...Public/Confidential 这2种模式有各自的授权流程(token获得流程) ---- Endpoints(可见下面的图) 3个端点： Authorization Endpoint(授权端)...： 用来给User本人确认授权 Token Endpoint: 用来让Client(如：商业网站)得到Token Redirection Endpoint: Client用来收取资料的URls Authorization...把资料存在Client上（猜测：这里是商业网站服务器上） Client在facebook上注册时，填写Redirection URL就是callback URL Token Endpoint 给Client...slide=73 步骤A之前，已经在Facebook上注册了。
Consumer 消费消息时，向 Broker 发出“fetch”请求去消费特定分区的消息，Consumer 指定消息在日志中的偏移量(offset)，就可以消费从这个位置开始的消息，Consumer...在KafkaServer实例启动时会调用其startup的初始化方法，会初始化1个 Acceptor和N个Processor线程（每个EndPoint都会初始化，一般来说一个Server只会设置一个端口...如下图所示： segment 关于segment file中index与data file对应关系图，这里我们选用网上的一个图片，如下所示： index segment的索引文件中存储着大量的元数据，数据文件中存储着大量消息...已成功收到的数据并得到确认后发送下一条 message 。...生产环境碰到的一个问题，就是说我们的 Kafka 消费者消费到了数据之后是写到一个内存的 queue 里先缓冲一下，结果有的时候，你刚把消息写入内存 queue，然后消费者会自动提交 offset。
创建项目 在 Visual Studio 顶部，导航到“文件” “新建” “项目”。 在对话框窗口中，搜索ASP.NET Core并选择ASP.NET Core Web API。选择下一步。...将以下端点添加到AspireMessaging项目中以向主题发送消息： app.MapPost("/notify", static async (ServiceBusClient client, string...当新消息放入队列时messages，工作服务应检索、处理和删除该消息。...在项目页面的aspireweb行中，单击Endpoints列中的链接以打开 API 的 Swagger UI 页面。...在消息输入框中输入测试消息。 选择执行以发送测试请求。 切换回AspireWorkerService日志。看到输出日志中打印的测试消息。
为什么在PartitionedProducerImpl中需要创建一组ProducerImpl实例？...通过internalSendAsync方法的实现可以看出，发送消息时通过routerPolicy将消息映射到Partition，通过Partition选择对应的Producer执行发送，那么久解释了为什么在...，一个ProducerImpl只能向一个Topic写入消息 PartitionedProducerImpl：整合多个ProducerImpl，用于向多分区发送消息的场景 2....在消息系统中，从Producer的视角看，一条消息写入过程一般包含： 消息校验 消息属性增强（添加一些必要的系统属性） 消息路由（选择目标分区） 消息序列化 消息数据写入网络 等待写入结果响应 返回写入结果...无论同步发送还是异步发送，最终都会通过异步的方式执行发送（同时只是在异步的基础上等待发送结果），这里可以看到Pulsar Producer在API实现上比较注重代码的复用性即API的最小功能原则。
不过，这可能不够直观，我们可以使用一张图来感受一下： （左：firefox，右：Chrome） 另外，在 showNotification options 里面，还有一些属性需要我们额外注意。...那么，此时我们就需要获得当前已经展示的推送消息，这里主要通过 registration.getNotifications() API 来进行获取。该 API 返回的也是一个 Promise 对象。...在 push service 那边，会根据该 key 针对每次发送生成独一无二的 endpoint，然后根据该 endpoint 给某些指定用户信息 push message。...得到返回的 subscription 之后，我们需要发送给后台 server 进行存储。...push service 上停留多长时间（为什么停留？
不过，这可能不够直观，我们可以使用一张图来感受一下： undefined （左：firefox，右：Chrome） 另外，在 showNotification options 里面，还有一些属性需要我们额外注意...那么，此时我们就需要获得当前已经展示的推送消息，这里主要通过 registration.getNotifications() API 来进行获取。该 API 返回的也是一个 Promise 对象。...在 push service 那边，会根据该 key 针对每次发送生成独一无二的 endpoint，然后根据该 endpoint 给某些指定用户信息 push message。...得到返回的 subscription 之后，我们需要发送给后台 server 进行存储。...push service 上停留多长时间（为什么停留？
），Endpoint 接收到的消息被写入 InBox，发送出去的消息写入 OutBox 并被发送到其他 Endpoint 的 InBox 中。...(image-fb8eef-1646009602026)] 上图是Spark 通信系统最重要的类的关系图，从中可以看出在Actor系统中最重要的是NettyRpcEnv, 在Netty的通信系统中最重要的是...RpcEndPointRef： RpcEndpointRef是一个对RpcEndpoint的远程引用对象，每个RpcEndpoint可以有多个引用，通过它可以向远程的RpcEndpoint端发送消息以进行通信...如果存在未完成的提取或RPC请求但是至少在“requestTimeoutMs”上没有通道上的流量，我们认为连接超时。请注意，这是双工流量;如果客户端不断发送但是没有响应，我们将不会超时。...Messages系统： MessageEncoder：在将消息放入管道前，先对消息内容进行编码，防止管道另一端读取时丢包和解析错误。
我曾尝试用一幅序列图来展示整个写入流程，但最终得到的图片内容要素过多，不便展示。因此我决定将写入流程拆分为三幅图展示。...其次是 Raft 阶段的流程，如上图所示，具体解释如下：Leader：首先 Raft 线程从 RaftBatchSystem 拉取 PeerFsm 进行处理，向 Raft 模块发起 Propose，得到日志...Follower 在处理 Append 请求时会同步更新自己的 Commit Index。此外，Follower 必须同步地持久化日志后，才能响应 Leader 的请求。...在 Raft Engine 中，所有 Region 的日志会都写入同一个文件。...内存管理接下来，我们将依次介绍 EntryCache 的读取、写入、内存回收，内存淘汰以及 TiKV 在内存压力爆表时拒绝写入等逻辑。
当 producer 发送一条消息到 broker 后，leader 写入消息并复制到所有 follower。消息提交之后才被成功复制到所有的同步副本。...首领副本必然是同步副本，而对于跟随者副本来说，它需要满足以下条件才能被认为是同步副本：与 Zookeeper 之间有一个活跃的会话，即必须定时向 Zookeeper 发送心跳； 在规定的时间内从首领副本那里低延迟地获取过消息...3.4 OS cache 页缓存技术 + 磁盘顺序写 你在写磁盘文件的时候，可以直接写入 os cache 中，也就是仅仅写入内存中，接下来由操作系统自己决定什么时候把 os cache 里的数据真的刷入到磁盘中...参数设置 对于 kafka 来说，也提供了相关的配置参数，来让你在性能与可靠性之间权衡： ❝log.flush.interval.messages 在将消息刷新到磁盘之前，在日志分区上累积的消息数量 log.flush.interval.ms...在刷新到磁盘之前，任何 topic 中的消息保留在内存中的最长时间（以毫秒为单位）。
Golangquay.io/prometheus/prometheus:v2.49.1 快速开始以上是加入 metrics 之后的流程图，在原有的基础上会新增一个 Prometheus 组件..." tls: insecure: true otlphttp/prometheus: endpoint: http://prometheus:9292/api/v1/otlp...运行效果这样我们只需要将应用启动之后就可以在 Prometheus 中查询到应用上报的指标了。...在 Java 中也提供有类似的 API 可以完成自定义指标：messageInCounter = meter .counterBuilder(MESSAGE_IN_COUNTER)...在 OpenTelemetry 的 collector中可以集中对指标做预处理之后再将过滤后的数据写入 Prometheus，更加的灵活。
前言 在消息中间件你该了解的秘密一文中详细介绍了如何使用RabbitMQ发送消息、消费消息；如何保证生产者发送消息的可靠性；如何保证消费消息的可靠性、如何横向扩展消费者以及如何对消费者进行流向削峰。...2.初衷 本文的初衷旨在搞懂为什么使用@Component +@RabbitListener注解就可以完成消息的消费，如何对消费者进行定制化配置？带着这些疑问开启本次的源码分析之路。...3.源码分析 3.1 寻找自动配置类 众所周知，所有与SpringBoot整合的中间件都是以starter的方式引入到项目中，这种情况下SpringBoot会有一个相关的自动配置类帮我们做一些默认配置，...这里我们可以得出一个重要的信息，那就是可以通过配置文件中的配置对SimpleRabbitListenerContainerFactory进行相关配置操作 spring: rabbitmq:...= null) { executeWithList(channel, messages, deliveryTag, consumer); } // 3.向消息服务器发送ack
pub messages: Vec, must_sync: bool, } Ready 结构包括了一些系列 Raft 状态的更新，在本文中我们需要关注的是： hs: Raft...在得到一个 Ready 之后，PeerFsm 就会像我们前面所描述的那样，调用 PeerStorage::handle_raft_ready 更新状态（term，last log index 等）和日志...写入成功之后调用 Callback 返回响应。...Proposal 的处理非常简单（见 ApplyFsm::handle_proposal），ApplyFsm 会把 Proposal 放入 ApplyDelegate::pending_cmds 中暂存起来，后续在应用对应的日志时会从这里找出相应的...总结 这里用一个流程图总结一下 TiKV 处理 Proposal 的大致流程，如下： ?
4 Offset Fetch实现 消费端在启动时会向broker端请求offset信息，一个Offset请求中包含多个topic-partitions，在consumer客户端中根据缓存的metadata...我们看下当producer发送一条消息时，broker端的副本到底会发生什么事情以及分区HW是如何被更新的。...第一种情况：follower发送FETCH请求在leader处理完PRODUCE请求之后,producer给该topic分区发送了一条消息。此时的状态如下图所示: ?...本例中当follower发送FETCH请求时，leader端的处理依次是： 读取底层log数据 更新remote LEO = 0（为什么是0？ 因为此时follower还没有写入这条消息。...leader和follower都已经在log中保存了这条消息，但分区HW值尚未被更新。
从上面这句话，我们可以知道现在 chat.openai.com 官网就是由 gpt-3.5-turbo 模型提供的服务，现在官方公开了这一模型的调用接口，这使得我们这些普通开发者也能直接在自己的应用/服务中使用这个狂揽亿万用户的模型...是请求的文本内容，是一个列表，列表里每个元素类型是字典，具体含义如下表： 图片 程序运行返回内容，从响应回复内容我们可以看到，回复内容是一个 json 字符串， 图片 我们可以通过以下方法直接获取相关信息...效果图 图片 可以看到，我首先问了“1+1=几”，然后问“为什么是这样”，ChatGPT 会根据前面的提问将新问题识别为“为什么1+1=2”。...、filename（当前用户、消息列表、存储记录的文件路径）。...ask\_gpt函数，将当前用户所有历史消息+最新提问发送给 gpt-3.5-turbo ，并返回响应结果。 writeTojson函数，结束/重置用户时记录当前用户之前的访问数据。
pub messages: Vec, must_sync: bool, } Ready 结构包括了一些系列 Raft 状态的更新，在本文中我们需要关注的是： hs: Raft...在得到一个 Ready 之后，PeerFsm 就会像我们前面所描述的那样，调用 PeerStorage::handle_raft_ready 更新状态（term，last log index 等）和日志...于是我们得到了 Batch 内所有 Peer 的状态更新，以及最近提出的 proposal，随后 Poll 线程会做以下几件事情： 将 Proposal 发送给 ApplyFsm 暂存，以便在 Proposal...写入成功之后调用 Callback 返回响应。...Proposal 的处理非常简单（见 ApplyFsm::handle_proposal），ApplyFsm 会把 Proposal 放入 ApplyDelegate::pending_cmds 中暂存起来，后续在应用对应的日志时会从这里找出相应的
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