ChatGPT 的 API 在一个提示中有多个文本输入，每个文本输入都分配了一个角色。例如，有 system 角色，它告诉模型如何行为并设置交互的上下文。还有 user 角色，通常是来自用户的输入。...例如，创建有效的提示（例如，与 SQL 形成对比）是多么违反直觉，最近的一篇研究论文发现，您可以使用的最有效的提示之一以短语“深呼吸并逐步完成此工作”开头。这应该可以告诉你为什么语言如此重要。...Structured Output 结构化输出AI 模型的输出传统上以 java.lang.String 的形式响应，即使您要求以 JSON 格式回复也是如此。...它允许您注册自己的函数，以将大型语言模型连接到外部系统的 API。这些系统可以为 LLMs实时数据，并代表它们执行数据处理操作。Spring AI 大大简化了您需要编写以支持函数调用的代码。...Spring AI 项目提供了一个 Evaluator API，它目前可以访问评估模型响应的基本策略。有关详细信息，请遵循评估测试文档。
最后，返回带有用户的响应。 身份验证部分现在已经完成。 构建产品部分 要创建产品部分，我们需要 Product 模型，控制器和迁移文件。运行以下命令来创建 Product 模型，控制器和迁移文件。...Laravel 将自动将其转换为 JSON ，并创建一个为 200 成功的响应码。 继续实现 show 方法。...然后，使用请求中的数据去创建一个新的产品模型。如果，产品成功的写入数据库，会返回成功响应，否则返回自定义的 500 失败响应。...更新产品模型并保存到数据库，如果记录成功更新，返回一个 200 成功响应，否则返回 500 内部服务器错误响应给客户端。 现在，让我们实现 destroy 方法。...然后我们删除产品后并根据删除操作的成功状态返回适当的响应。 控制器代码现在已经完成， 完整的控制器代码 在这。 测试 我们首先来测试身份认证。
为GPT创建一个动作需要3个步骤：构建一个API以OpenAPI YAML或JSON格式记录API在ChatGPT UI中将Schema暴露给你的GPT接下来的这部分内容将重点介绍通过为GPT定义自定义动作来创建一个待办事项列表...模式定义一旦你创建了一个基本的TODO GPT，下一步是构建OpenAPI规范来记录API。在ChatGPT中，模型只知道你在模式中定义的API结构。...还有许多工具可以根据你的底层API代码自动生成OpenAPI规范。托管的OpenAPI规范使用Actions，我们托管你的API的OpenAPI规范以跟踪变更。...openaiFileIdRefs参数将以JSON对象数组的形式填充。每个对象包含：名称 文件的名称。这将在由DALL-E创建时自动生成的名称。id 文件的稳定标识符。...要返回文件，响应的正文必须包含一个openaiFileResponse参数。这个参数必须始终是一个数组，并且必须以两种方式之一填充。
约定(一) 6.elasticsearch API约定(二) 7.elasticsearch文档读写模型 8.elasticsearch文档索引API(一) 9.elasticsearch文档索引API...delete by query在索引启动时获取索引的快照，并使用内部版本控制删除它找到的文档。...节流是通过在批处理之间等待来实现限制作用，通过在 _delete_by_query内部的每批次之间填充时间来实现节流，填充时间是批量大小除以requestspersecond与写入操作所花费的时间之间的差异...3.Response body 根据前面的介绍，响应的数据类似于如下格式： { "took" : 147, "timed_out": false, "total": 119, "deleted...11.throttleduntilmillis 该字段在 _delete_by_query响应中应始终等于零，它只在使用Task API时有意义。
我们可以从在这个网站 Figma Api Live 中获取到 Figma 设计稿的源数据。可以看到一个设计稿的数据是非常复杂的。包含：层级关系，坐标，矩阵，填充，文字，边框等等。...根据旅程创建出对应的旅程模块。...以母版中的旅程一为基准，拷贝后，进行位置偏移，并计算出最外层的宽度。 每一列根据返回文本数量，如旅程一中的用户行为里有 4 个文本。则创建出四个便签。并处理好每一个便签的位置关系即可。...Figma 数据解析 上图是设计稿数据到 Figma 的解析流程图，核心流程如下： 输入设计稿数据 节点树深度优先遍历 节点类型判断并创建节点 节点属性设置：位置，尺寸，填充，边框等 Figma 提供的图形创建能力可以...解决用户等待焦虑 跟传统的 webAPI 不同，LLM 接口完整数据的响应时长根据数据量大小决定，本应用会输出大量文本，模型需要 40-60 秒的时间完成所有数据响应，因此会造成用户等待时间焦虑。
API测试用于确定输出是否结构良好，是否对另一个应用程序有用，根据输入(请求)参数检查响应，并检查API检索和授权数据所花费的时间。...Postman是一个通过向Web服务器发送请求并获取响应来测试API的应用程序。...可在Postman中使用的API调用方法： ? 根据API调用的标头： ? 根据API调用的正文信息： ? 然后，您可以通过单击Send按钮来执行API调用。...4.填充键&值，以后可用作集合中的变量。 ? 添加集合 您可以将每个API调用添加到集合中并创建一个集合，该集合可供应用程序重用。 ?...完成API调用所花费的时间的状态代码显示在另一个选项卡中。 有许多状态代码，我们可以从这些代码验证响应。 200 - 成功请求。 201 - 成功请求并创建了数据。 204 - 空响应。
这一节，将试着模拟数据接口，学习如何使用 msw 库来 mock API 接口。msw 是一个很好的工具，它允许我们创建 mocked API 服务，并且这些服务的行为与真实的 API 服务一样。...一样，然后在生产环境中切换到真实的 API # 什么是 msw MSW（Mock Service Worker）是一个工具，可以用来创建模拟的 API。...它作为一个 Service Worker，拦截所有预定义模拟版本的 API 请求。我们可以像调用真实 API 一样，在浏览器的 Network 标签页中检查请求和响应。...，以便在应用程序中展示，需要进行数据库填充操作。...正如先前提到的，MSW 中的处理程序是一个函数，如果定义了它，它将拦截任何匹配的请求，不会将请求发送到网络，而是修改它们并返回模拟的响应。
high 将启用“高分辨率”模式，该模式首先允许模型查看低分辨率图像，然后根据输入图像大小将输入图像的详细裁剪创建为 512px 正方形。...Assistants API Assistants API 允许在自己的应用程序中构建 AI 助手。助手可以利用模型、工具和知识来响应用户查询。...可以根据需要将任意数量的消息传递给线程。API 将使用相关的优化技术（如截断）确保对模型的请求符合最大上下文窗口。...) 第四步：运行助手 要使 Assistant 响应用户消息，您需要创建一个 Run。这使得助手读取线程并决定是调用工具还是简单地使用模型来最好地回答用户查询。...会根据function_args字典中的键值对自动填充函数的参数。
目前仅支持 OpenAI 模型，使用响应 API。...目前仅支持 OpenAI 模型， 使用响应 API。...解析函数签名，为工具的参数创建 JSON 架构。 2. 使用函数的文档字符串填充工具的描述。 3. 使用函数的文档字符串填充参数描述。 系统会自动检测文档字符串样式，但您可以覆盖它。...raw_responses instance-attribute raw_responses: list[ModelResponse] 模型在代理运行期间生成的原始 LLM 响应。...我们使用的是 OpenAI 响应 API，所以这些是语义事件：每个事件都有一个字段 描述事件的类型以及该事件的数据。
这个新的 API 使用构建器模式和流畅的 API 来创建所需的对象以通过网络进行通信。它还提供以下功能： 支持HTTP2协议。 SSL 加密。 同步和异步通信模型。 支持 HTTP 方法。...API 包含三个主要类： HttClient 用于发送多个请求并通过网络接收响应。 HttpRequest 是一个不可变的类，表示要发送的 http 请求。...可以为特定的 HTTP 方法配置它并附加正文（如果有）。 HttpResponse 描述来自 Web 服务器的响应。它在提交请求时由 HttpClient 返回。...最后，将请求传递给 HttpClient 发送方法并返回响应对象（如果调用是异步的，则返回 CompletableFuture）。...主体必须填充 JSON 格式的客户数据。BodyPublishers 类提供方便的方法将 java 对象转换为数据流，以便作为请求主体发送。
•Template（模板）：指在对话中用于响应某个特定意图的文本或消息。在Rasa中，我们可以定义具有多个可替换槽的模板，并用填充槽来完成消息的组装。...6.响应生成：根据动作执行的结果，Rasa生成相应的响应消息，以回复用户的请求。7.响应输出：生成的响应消息通过合适的渠道（如聊天界面、API等）发送给用户。...动作服务器处理请求，执行必要的动作，并将响应发送回Rasa服务器。然后，Rasa服务器根据从动作服务器收到的响应继续对话流程。...你可以在动作函数中编写逻辑来根据这些信息生成回复、查询数据库、调用API或执行其他任务。...在这个文件中，你可以定义关于对话内容和对话执行的特定内容，例如如何响应某个意图、如何解决意图中的槽位填充问题、如何执行特定的操作等。
php artisan make:model Post -mf: 创建一个名为 "Post" 的 Eloquent 模型，并生成相应的迁移文件和工厂。...这些步骤旨在建立一个基本的 Laravel 5.5 项目，并做了一些初始化设置，包括创建模型、资源类和控制器，并配置使用 SQLite 作为数据库。 2....posts的工厂，用于生成测试数据或者用于种子数据填充。...在 database/factories 目录下的 PostFactory.php 文件中，你会定义创建posts模型时所用的数据格式和规则。...通过在控制器中简单地移除 with('posts')，API 将不再在响应中包含每个用户的posts数据。 2.
基于大模型 API 的简单应用构建所面临的问题 构建大模型App 最直接的方式是在LLM API上创建一个简单的应用程序层，可以将LLM与应用程序的用例、数据和用户会话联系起来，可用于维护与用户的先前交互的记忆和状态...一般地，可以按以下方式进行处理： 获取用户目标并将其发送到具有良好推理功能的LLM 提示LLM将其分解为子任务并返回为JSON列表 将子任务保存到数据库中 应用程序可以根据子任务更新用户界面 根据需要迭代为较小的子任务...这可以迭代地进行，直到响应满足所有标准和安全检查。 3.7 效果评估器 LLM可以很好地评估用户的提示词并根据预定义的标准对其进行评分。...这将有助于控制API成本，并确保为每个请求使用最合适的模型。我们还可以为某些任务使用开源更便宜的模型。...，并对文本进行分割； 采用嵌入模型，将文本数据生成向量； 构建面向向量存储的向量数据库并构建索引； 选择目标模型，将API 引入系统； 创建 prompt 模版，并支持配置和优化； 4.1 引入自然语言交互
AttackGen是一款功能强大的网络安全事件响应测试工具，该工具利用了大语言模型和MITRE ATT&CK框架的强大功能，并且能够根据研究人员选择的威胁行为组织以及自己组织的详细信息生成定制化的事件响应场景...9、使用OpenAI API、Azure OpenAI服务、Google AI API、Mistral API 或本地托管的Ollama 模型来生成事件响应场景。...，你需要设置一个LangSmith帐户然后创建一个.streamlit/secrets.toml说明，并写入你的LangChain API密钥。...6、点击「生成场景」来创建事件响应场景。 7、使用按钮对生成场景的质量提供反馈。 自定义场景生成 1、选择使用OpenAI API还是Azure OpenAI服务。...5、使用多选框搜索并选择与场景相关的ATT&CK技术。 6、单击「生成场景」以根据所选技术创建自定义事件响应测试场景。 7、使用按钮对生成场景的质量提供反馈。
定制化：可以根据个人喜好自定义按键布局和功能，在满足个体需求方面具备很高的灵活度。 文档完整：它提供了详细而全面的文档，由 Docsify 提供技术驱动并托管在 GitHub 上。...它可以链接多个请求、捕获值并在头部和响应体上评估查询。...Hurl 非常灵活：可用于获取数据和测试 HTTP 会话，并且适用于处理 HTML 内容、REST / SOAP / GraphQL API 或任何其他基于 XML / JSON 的 API。...可以链式调用多个请求 支持不同类型的查询和断言，包括 XPath 和 JSONPath 等 适合 REST/JSON API、HTML 内容、GraphQL 甚至 SOAP API 等使用场景 方便集成到...该项目的核心优势包括： 提供了基于滑动窗口注意力机制的快速推理和较低内存占用 实现了循环缓冲区高速缓存，有效管理关键信息 支持预填充和分块技术，可在生成序列时提前计算并利用已知提示信息。
[编制索引]是将内容加载到搜索服务中并使其可供搜索的引入过程。 在内部，入站文本处理为令牌并存储在倒排索引中，入站矢量存储在矢量索引中。 Azure AI 搜索可以编制索引的文档格式为 JSON。...当客户端应用将查询请求发送到搜索服务并处理响应时，索引中填充了可搜索的内容后，就会发生[查询]。 所有查询均在控制的搜索索引上执行。 [语义排名]是查询执行的扩展。...或者，也可以以原子步骤创建、加载和查询搜索索引： 使用门户、[REST API]、[.NET SDK]或其他 SDK[创建搜索索引]。 索引架构决定了可搜索内容的结构。...使用[“推送”模型]上传内容，以从任意源推送 JSON 文档，或者，如果源数据是[受支持的类型]，则使用[“拉取”模型（索引器）]。...在 Azure AI 搜索中，定义搜索索引并使用你的内容填充此索引。 可以使用[索引器]或将任何符合索引的 JSON 文档推送到搜索服务来控制数据引入。
如果是，它会查找提供的函数列表——及其各自的模式——并使用填充有函数集及其输入参数的 JSON 字典进行响应。 步骤 3：应用程序解析 LLM 响应。如果它包含函数，它将按顺序或并行调用它们。...由于模型现在可以访问数据，因此它会根据函数提供的事实数据做出回答。 集成 RAG 和函数调用 RAG 与函数调用的集成可以显着增强基于 LLM 的应用程序的功能。...例如，可以预定义一个函数，根据用户查询提取特定信息，RAG 系统从一个综合知识库中检索这些信息。这种方法确保响应不仅相关，而且精确地针对应用程序的需求量身定制。...此外，RAG 代理可以通过预定义的函数与外部数据库和 API 动态交互来处理复杂查询，从而简化应用程序工作流并减少手动干预的需要。...开发人员可以定义函数和描述，Gemini 模型可以通过返回结构化的 JSON 数据，在推理过程中调用这些函数和描述。
创建一个真正的用户端点 我们将创建一个 UsersController 使用 Laravel 5.5 新的 API 资源 来返回 JSON 数据。...在创建控制器和 API 资源之前， 让我们首先设置一个数据库并且进行数据填充，以便为我们的 SPA 提供一些测试数据。...用户数据填充 我们使用 make:seeder 命令来创建一个用户填充： php artisan make:seeder UsersTableSeeder UsersTableSeeder 非常简单。...我们使用模型工厂创建 50 个用户： API 模型资源进行简单的分页链接并将数据包装在 数据 键中。
下载链接：https://github.com/hxxy2012/Wordpress-DeepSeek-AI-Writer可以设置网址，api key和模型名称，当前支持腾讯云、火山引擎、天翼云的DeepSeek...大模型接口。...API URL 配置2. API Key 管理3. 模型选择4. 系统提示词设置用户界面创新插件在编辑器界面引入了创新的用户交互设计：1....（精确字数范围）– 风格指导– 结构规范– SEO 优化要求响应处理创新插件实现了智能的响应解析系统：$pattern = ‘/标题：(.*?)...$/s’;这个正则表达式能够准确解析 AI 返回的结构化内容，并自动填充到对应的 WordPress 字段中。技术亮点1.
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