= "https://graph.microsoft.com/v1.0"; public static final String NOTEBOOK_ID_FILTER_PREFIX = "/me/onenote...URI.create(MICROSOFT_GRAPH_BASE_URL + "/me/onenote/pages/" + pageId + "/content"); HttpRequest request.../v1.0/me/onenote/pages/?.../v1.0/me/onenote/pages/?.../v1.0/me/onenote/pages/pageId/content获取html结果，再通过jsoup解析title、text，最后通过\n拼接返回buildMetadata方法根据不同的resourceType
使用该 OAuth Token 就可以向 Microsoft Graph API 请求（https://graph.microsoft.com/v1.0/me/drive/root:/Documents...请求结构为：https://graph.microsoft.com/v1.0/me/drive/root:/Uploaded/???:/content。...通过 OneDrive 下载文件，请求结构为https://graph.microsoft.com/v1.0/me/drive/root:/Downloaded/???:/content。.../v1.0/me/drive/root:/Documents/response.json:/content。...执行期间，攻击者可以使用 https://graph.microsoft.com/v1.0/me/drive/root:/Documents/data.txt:/content请求重置原始文件 data.txt
= "https://graph.microsoft.com/v1.0"; public static final String NOTEBOOK_ID_FILTER_PREFIX = "/me...Graph API. */ private List getNoteBookContent(String accessToken, String notebookId) {...Graph API. */ private List getSectionContent(String accessToken, String sectionId) {...= URI.create(MICROSOFT_GRAPH_BASE_URL + "/me/onenote/pages/" + pageId + "/content"); HttpRequest.../v1.0/me/onenote/pages/?
开发流程 向 Azure Active Directory (AAD) 注册的客户端 ID 和密钥（客户端密码） 从 OAuth 2 授权代码流收到的授权代码 OneDrive for Business API...8400” 获取access_token onedrive for business使用的是标准的Oauth2流程，所以大概流程就是先获取code，使用code交换access_token，然后就可以调用api...refresh_token': token['refresh_token'], 'grant_type': 'refresh_token', 'resource': 'https://graph.microsoft.com...r.status_code not in [200, 201, 202]: print("上传出错") break 遇到的几个坑 终结点是https://graph.microsoft.com...onedrive的请求api是https://graph.microsoft.com/v1.0/me/drive，但是文档中以及网上教程写的是https://graph.microsoft.com/me
import add_messages from langgraph.graph import StateGraph # 导入用于处理字节流的模块 from io import BytesIO #...\n") # 通过工作流处理翻译请求 events = graph.stream( {"messages": [("user", user_input)]}, stream_mode="values...": [("human", "帮我修改 payment 的工作负载，镜像为 nginx:v1.0")]}, stream_mode="values" ): chunk["messages"][-...强调个人知识库的重要性，它能帮助解答那些不必亲自思考的问题，提升工作效率。...如果我的文章对你有所帮助，还请帮忙点赞、在看、转发一下，你的支持会激励我输出更高质量的文章，非常感谢！
当sam在星巴克官网上试图购买时，他发现了API调用的可疑之处：在以“ / bff / proxy /”为前缀的API下发送了一些请求，但这些请求返回的数据似乎来自另一台主机。...如果我们发现这样的API调用，那么尝试遍历有效负载并发送其他数据（实际上是在用户输入中接收）可能会更有帮助。 Sam仔细留意这个App，发现了更多的API调用。...“ / search / v1 / accounts”可以访问所有星巴克帐户的Microsoft Graph实例。...随后，sam开始进一步探索该服务，以使用Microsoft Graph功能进行确认。...Graph URL添加“ $ count”参数，可以确定该服务具有近1亿条记录。
[-1].content prev_messages = request.messages[:-1] if len(prev_messages) > 0 and prev_messages...(prev_messages) % 2 == 0: for i in range(0, len(prev_messages), 2): if prev_messages..._name__ == "__main__": tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b", revision="v1.0...", trust_remote_code=True) model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b", revision="v1.0"...对于程序员来说，生成图片的作用不大，所以我选择了这个对话的示例来做演示，操作不复杂，基本都有提示，希望对大家都能有所帮助，下面我单独问了一个问题，就是我们程序员未来发展之路，未遂没有一个具体解答，但是还是很中肯的
我们将使用 LangGraph 和 LangSmith 等工具来帮助我们完成此过程。...importos # 为 API 集成设置环境变量 os.environ["OPENAI_API_KEY"] ="your-openai-api-key" os.environ["...要获取 LangSmith API 密钥，你可以访问他们的网站并创建一个帐户。之后，在设置下，你会找到你的 API 密钥。...系统提示帮助 LLM 仅专注于提取标识符。...Could you help me with it?"
本指南将深入探讨当前最优秀的 11 个 AI Agent 框架，比较它们的特性、优势、劣势以及理想的应用场景，帮助您为下一个项目做出明智的决定。 什么是 AI Agent 框架？...LLM 支持的工作流 专注于语言处理的AI Agent 开发 代码示例： from typing import TypedDict, Annotated, Sequence from langgraph.graph...": [HumanMessage(content="Tell me about AI agent frameworks")], "next_step": "research" }) # 打印最终消息...framework.lower()== "autogen": dispatcher.utter_message(text="AutoGen is a framework from Microsoft...Can you help me analyze their features?")
通过实际代码示例和性能对比，我希望能够帮助读者更好地理解下一代智能体编排技术的发展方向。️...messages) return { "messages": [response], "next_action": "write" if len(messages)...= StateGraph(CustomerState)customer_service_graph.add_node("intent_recognition", recognize_intent)customer_service_graph.add_node...autogen_chat_node(state: AutoGenLangGraphState): """集成AutoGen的多智能体对话""" config_list = [{"model": "gpt-4", "api_key...langchain-ai/langgraph LangChain官方文档: https://python.langchain.com/docs/AutoGen项目地址: https://github.com/microsoft
Facebook提供三种low-level HTTP APIS去访问Facebook Graph. 1.Graph API 2.FQL(过期) 3.Legacy REST API(过期) 为什么要学习Graph...The Graph API Explorer API Explorer是一个低级工具，使用它开发者可以查询，添加和删除相关数据。对开发者开发应用非常有帮助。 ?...所有的东西在Open Graph中都有ID Graph API使用的HTTP请求，GET for read, POST for modify & add, DELETE to remove nodes....例如: /yourfacebookname 还有一个特别的路径来访问用户信息:/me 微软Live Connect使用的相同方式来获取用户信息。使用 /me 来获取用户信息需要认证。 ?...Login, Authorization and Permissions 登录，授权和权限 使用Graph API访问数据需要先理解的几个专业术语。
import os os.environ['TAVILY_API_KEY'] = "API Key here>" from langchain_core.tools import...from langchain_openai import ChatOpenAI llm = ChatOpenAI(api_key="API Key here>") 创建代理 首先，我们创建一个...for s in graph.stream( { "messages": [ HumanMessage( content="Fetch the Malaysia's GDP over the past...If you have any more data to analyze or need further assistance, feel free to let me know!"...vijaykumarkartha.medium.com/multiple-ai-agents-creating-multi-agent-workflows-using-langgraph-and-langchain-0587406ec4e6，如果对您有帮助
Knowledge Graph）。...Microsoft ConceptGraph Microsoft ConceptGraph前身是Probase，以概念层次体系（Taxonomy）为核心，主要包含的是概念间关系，如“IsA”“isPropertyOf...目前，Microsoft ConceptGraph拥有500多万个概念、1200多万个实例以及8500万个IsA关系（正确率约为92.8%）。支持HTTP API调用[7]。 9....Zhishi.me Zhishi.me是构建中文链接数据的第一份工作，借鉴DBpedia的思路，对百度百科、互动百科和中文维基百科中的信息进行抽取，然后对多源同一实体进行对齐和链接[9]。...目前CN-DBpedia涵盖1600万以上个实体、2.2亿个关系，相关知识服务API累计调用量已达2.6亿次。
除了建模 API 之外，该库还为处理图数据提供了可用工具，包括基于张量的图数据结构、数据处理 pipeline 和一些供用户快速入门的示例模型。...可以帮助工程师快速构建 GNN 模型而不必担心细节； 模型可以从图训练数据编码，以及用于将此数据解析为数据结构的库中提取各种特征。...示例 下面示例使用 TF-GNN Keras API 构建了一个模型，该模型可以根据观看内容和喜欢的类型向用户推荐电影。... messages = tfgnn.broadcast_node_to_edges( graph, edge_set_name, tfgnn.SOURCE...'] weighted_messages = tf.expand_dims(weights, -1) * messages pooled_messages = tfgnn.pool_edges_to_node
链式结构：促进组件间的连接，帮助构建复杂的逻辑流程，实现更智能的应用行为。 外部集成：轻松接入外部数据源和工具，增强模型的实用性和上下文理解能力。...'messages': messages, 'temperature': 0.7 } url = 'https://api.openai.com/v1/chat...me: 刚才我问了什么问题？ ai: 你问的问题是：“什么是图计算？”...、保护心脏、降低糖尿病风险、强化免疫系统、帮助减肥、保护视力、预防哮喘、抗癌和提升记忆力等多种好处。...需要补充说明的是，LangChain 提供了 Hub 功能，帮助大家管理共享 Agent 的提示词模板。
LangGraph 提供了一种以图（graph）为核心的解决方案，清晰定义了智能体之间的关系与交互规则，并通过内置的通信接口和协调策略，帮助开发者快速构建高效且可扩展的分布式智能系统。...TAVILY_API_KEY=tvly-dev-xxxxxx # Tavily API 密钥 OMP_NUM_THREADS=8 # 设置线程数 其中 TAVILY_API_KEY 是 Tavily...的 API 密钥，用于网络搜索服务，需要在 https://app.tavily.com/home 注册并获取，每月有 1000 次的免费额度。...= state["messages"] state["messages"] = chain.invoke({"question": messages[-1].content, "history...= state["messages"] query = chain.invoke({"question": messages[-1].content, "history": messages[
A handler for Monolog that optimizes log me... theorchard/monolog-cascade Monolog extension...Colored Line Formatter for Monolog wazaari/monolog-mysql A handler for Monolog that sends messages...to MySQL logentries/logentries-monolog-handler A handler for Monolog that sends messages to Logentries.com...Monolog newrelic/monolog-enricher Monolog components to enable New Relic Logs cmdisp/monolog-microsoft-teams...Monolog Handler for sending messages to Microsoft Teams using the Incoming W... inpsyde/wonolog
A handler for Monolog that optimizes log me...theorchard/monolog-cascade Monolog extension...Monolognewrelic/monolog-enricher Monolog components to enable New Relic Logscmdisp/monolog-microsoft-teams...Monolog Handler for sending messages to Microsoft Teams using the Incoming W...inpsyde/wonolog...relay-mono-connector-generic-bundle A generic connector for the mono payment bundle for the Relay API...gatewaydbp/relay-mono-bundle A payment bundle for the Relay API gatewaytimitao
StarForceFileSystem containers (SFFS) – new: check_steam.asm – added in detection of the Steam Client API...Module & report Steam api usage in exe – new: check_themida.asm – updated to show watermarking on some...v7.40 (or newer) detection via sector scan – some more updates on the iso making code, and the cddvd_api...files, its useful because its an indicator pid is doing something – update: turned on scan inside microsoft...(9x/me doesnt have ‘services’) shares also disables itself if the os is 9x/me (api not present in
运行 下载Repogit clone https://github.com/microsoft/JARVIS.git 1.1 安装依赖 安装server依赖 cd JARVIS/hugginggpt/server...if API_TYPE == "local": API_ENDPOINT = f"{config['local']['endpoint']}/v1/{api_name}" + API_KEY...{'local': [], 'huggingface': ['hustvl/yolos-tiny', 'microsoft/table-transformer-structure-recognition...进入函数choose_model再次构造Prompt，让LLM帮助决策哪个模型更好, 以下prompt只是示意，因为源代码将其转换为了role content组成的arraylist。...Give me a picture similar to this one.
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