在layout里创建base.html(基础模板,我们可以在其他的模板里调用这个,可以减少代码重复率)
OpenAI在5月2日公布了一个名为openai-assistants-quickstart的开源项目，旨在演示如何在Next.js框架中实施OpenAI的Assistants API。以后，开发布署一个聊天机器人就真的不再是什么难事了。
新建一个ASP.NET Web项目，项目类型为MVC，将认证模式改为无身份认证。在程序包管理控制台输入如下语句，安装SignalR
微信小程序最近很火，火到什么程度，只要你一打开微信，就是它的身影，几乎你用的各个APP都可以在微信中找到它的复制版，另外官方自带的跳一跳更是将它推到了空前至高的位置。对比公众号，就我的感觉来说，有以下区别： 公众号略显繁琐：我首先要关注才能看到内容，而小程序不用(个人对微信公众号研究不深，不对之处还望见谅) 小程序性能要好一些：虽然我不是很清楚小程序用什么实现，就体验来说确实更接近原生一点；但是微信公众号是用网页的形式来展示内容的，其中的兼容性和性能问题不用我说，各位luer就已经清楚了吧 小程序更易开发：
vue.js笔记——指令 跟ng的指令系统类似，vue也拥有一套指令系统。 所谓指令，其实本质就是在模板中出现的特殊标记，根据这些标记让框架知道需要对这里的 DOM 元素进行什么操作。 简单示例 <p
所谓指令，其实本质就是在模板中出现的特殊标记，根据这些标记让框架知道需要对这里的 DOM 元素进行什么操作。
在AI盛起的当下，各类AI应用不断地出现在人们的视野中，AI正在重塑着各行各业，LangChain是从事AI应用开发的人员或多或少都会接触到的框架。LangChain是一个令人惊叹的框架，可以在极短的时间内完成LLM项目，其生态系统正在快速发展。
Channels是一个采用Django并将其功能扩展到HTTP以外的项目，以处理WebSocket，聊天协议，IoT协议等。它基于称为ASGI的Python规范构建。
春节过后，大家又忙起来了。不过腾讯云的轻量免费升级活动后，得益于升级后的大空间。现在又有新的玩法 --- 那就是搭建一个在线聊天室，使用的是一个叫做Fiora的开源在线聊天室。
之前写了一篇 《Node.js中运用socket.io实现智能回复机器人与聊天室功能》 发现浏览人还挺多，不过这篇博客只是讲解了一些实现原理，现在运用Node的Express框架给大家实现一下聊天室。
目前LangChain框架在集团大模型接入手册中的学习案例有限，为了让大家可以快速系统地了解LangChain大模型框架并开发，产出此文章。本文章包含了LangChain的简介、基本组件和可跑的代码案例（包含Embedding、Completion、Chat三种功能模型声明）。
命令行界面（英语：command-line interface，缩写：CLI）是在图形用户界面得到普及之前使用最为广泛的用户界面，它通常不支持鼠标，用户通过键盘输入指令，计算机接收到指令后，予以执行。
细心的小伙伴已经注意到，国内的Coze平台已经开放了API，这一发现让他们感到兴奋不已。因此，他们迫切地想要掌握这一机会，将API应用到实际中，让Coze成为他们的得力助手。这样一来，他们就可以避免每次都需要登录网页才能使用Coze的情况。
基于vue+vuex+vue-router+webpack2.0+es6+wcPop+iconfont等技术开发的仿微信界面聊天室，之前使用h5开发过一版h5聊天室，实现了微信聊天功能、发送消息/表情，图片、视频预览，打赏、红包等功能。
创建一个空的Maven项目，并引入InChatMaven包，(注意，请不要使用与本项目相同的包目录)。
之前在《教你 3 分钟搭建 AI 助手，超 Easy！》让大家快速搭建了微信云开发的AI智能体Web版和H5版。
模板中包括一个 EventSource 脚本，用于接收来自 Django 的服务器发送的事件。 在sim下创建templates文件夹，在templates下创建chat.html。写入：
真正的数据肯定不可能像上面那样写在wxml文件里面，而是从服务器加载的数据，下面模拟从服务器加载数据。
使用 LangChain 通常需要与一个或多个模型提供商、数据存储、API等集成。对于这个例子，我们将使用OpenAI的模型API。
沿着上一篇文章的思路，我们先来把javascript模板建立起来，模板用来取代上一篇中html代码里的：
话不多说，任何一门技术从入门到熟悉，找项目来练手，着手做项目是一个必不可少的过程，找了很多项目进行参考，各种类型的源码看下来，就没有什么难倒你的了。
本文是对之前整理过的一版LangChain资源库的更新版本，原整理的地址为：基于LangChain的优秀项目资源库
react18-webchat 基于vite4.x+react18创建网页版聊天实战项目。
最近花了一周的时间，复习了HTML、CSS、原生JS，并学习了Node.js、CoffeeScript.js、MongoDB，入了下门。 因为准备在Rocket.chat 上做二次开发，所以先下载和安装了Rochet.chat 的环境。由于Rocket.chat在Mac环境下下载和运行非常简单，所以相关的文章非常少，但是还是有一些坑，会让我们怀疑是不是没这么简单，这里记录下Rocket.chat 的下载和运行过程。
✍️ 作者简介: 一个热爱把逻辑思维转变为代码的技术博主 💂 作者主页: 【主页——🚀获取更多优质源码】 🎓 web前端期末大作业： 【📚毕设项目精品实战案例 (1000套) 】 🧡 程序员有趣的告白方式：【💌HTML七夕情人节表白网页制作 (110套) 】 🌎超炫酷的Echarts大屏可视化源码：【🔰 echarts大屏展示大数据平台可视化(150套) 】 🎁 免费且实用的WEB前端学习指南： 【📂web前端零基础到高级学习视频教程 120G干货分享】 🥇 关于作者: 历任研发
本文将详细介绍如何使用SpringBoot和Netty实现一个WebSocket服务器，并配合Vue前端实现聊天功能。
昨天那篇介绍了 WebSocket 实现广播，也即服务器端有消息时，将消息发送给所有连接了当前 endpoint 的浏览器。但这无法解决消息由谁发送，又由谁接收的问题。所以，今天写一篇实现一对一的聊天室。
如在上一篇中 Laravel Pusher Bridge 触发了事件后，传入了三个参数：
实现一对一即时聊天应用，重要的一点就是消息能够实时的传递，一种方案就是熟知的使用 Websocket 协议，本文中我们使用 Node.js 中的一个框架 Socket.io 来实现。
腾讯云 Cloud Studio 是基于浏览器的集成式开发环境 (IDE)，通过“基于浏览器开发”我们可以将它通俗理解为“在线编程平台”，在使用 Cloud Studio 开发时不需安装什么工具，直接在浏览器打开 Cloud Studio 就可以进行开发。
LangChain 是一个旨在通过组合性来构建 LLMs 应用程序的库。它可以帮助开发者快速将 LangChain 应用程序部署到生产环境，同时提供了统一的开发平台，用于构建、测试和监控 LLM 应用程序。该项目主要功能包括：管理 prompt、处理 chains 序列调用、数据增强生成、代理决策制定与执行以及记忆持久化等多个方面，并且还提供了新型评估方法。LangChain 具有以下核心优势：
上一篇《前端福音：Serverless 和 SSR 的天作之合》，详细介绍了 SSR 相关知识，同时也提到了 Serverless 给 SSR 方案带来的福利。但它只是将 Next.js 应用部署到 Serverless 服务上而已，并不适合实际生产业务。为此本篇专门针对 Next.js 的 SSR 方案进行了探索和优化，一步一步带大家了解，如何基于 Serverless 架构部署一个实际的线上业务。
这几天一直在了解ChatGPT，结合vite4.x构建了一个vue3版vue3-webgpt。
1、新建package.json文件： { "name": "socket-chat-example", "version": "0.0.1", "description": "my fi
1. uni-app学习（三） 1.1. async/await使用 表示异步处理，可使用then函数继续操作，返回的是Promise async function timeout() { return 'hello world' } timeout().then(result => { console.log(result); }) console.log('虽然在后面，但是我先执行'); 先打印下面这句 await是等待的意思，它后面可以放任何表达式，不过我们更多的是放一个返回promi
本文实例讲述了ThinkPHP5.0框架结合Swoole开发实现WebSocket在线聊天案例。分享给大家供大家参考，具体如下：
Javen今天带来的是google-protobuf在前后端的应用，为了降低大家的阅读负担，公众号只节选了其中基础部分以及在Cocos Creator的使用。大家可以通过阅读原文更多地了解到google-protobuf在Java、QQ玩一玩等平台上的使用。
最近随着chatgpt的兴起，人工智能和大语言模型又再次进入了人们的视野，不同的是这一次像是来真的，各大公司都在拼命投入，希望能在未来的AI赛道上占有一席之地。因为AI需要大规模的算力，尤其是对于大语言模型来说。大规模的算力就意味着需要大量金钱的投入。那么对于小公司或者个人来说是不是什么都做不了呢？
由上一篇的功能，我们可以概括出需要的实体类，模型如下： chat: id #主键 content #消息 username #昵称 date #消息发送时间 这样的一个模型基本上已经满足了功能上的需求了。 再由上一篇中的那个页面设计，我们也进行了实现，代码就不解释了。 先是html： <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>the5fire-WebChat</title> <link href="/
直接塞一个文件里面。 client.cpp #include "json.hpp" #include <iostream> #include <thread> #include <string> #include <vector> #include <chrono> #include <ctime> #include <unordered_map> #include <functional> using namespace std; using json = nlohmann::json; #includ
Rocket.Chat是一个完整的团队沟通平台，是一个自我托管的Slack替代品。 它由Meteor构建，提供各种功能，包括帮助台聊天，视频会议，文件共享，语音消息，API等。 在本教程中，我们将向您展示如何在CentOS 7服务器上部署Rocket.Chat并将Nginx配置为SSL反向代理。
prompts是大语言模型的输入，他是基于大语言模型应用的利器。没有差的大语言模型，只有差的prompts。
在事件的捕捉中可以使用 bind 以及 catch，下面以简单的实例给大家展示一下事件冒泡
本文介绍了如何在CentOS 7上配置JS语言开发环境，包括安装Node.js和npm，使用Socket.IO和Express实现WebSocket聊天功能，以及通过Node.js 4配置服务器端JavaScript环境。
protoBuf是一种灵活高效的独立于语言平台的结构化数据表示方法，与XML相比，protoBuf更小更快更简单。你可以用定义自己protoBuf的数据结构，用ProtoBuf编译器生成特定语言的源代码，如C++，Java，Python等，目前protoBuf对主流的编程语言都提供了支持,非常方便的进行序列化和反序列化。
作者：陆宣羽 CODING 技术布道师，主要负责传播 CODING 技术实践及愿景理念，宣讲 CODING 团队在研发过程中所运用的前沿技术 互联网时代，个人隐私安全问题正越来越受到重视。比如，在跟朋友聊天时，会经常因为担心聊天内容被无良公司从后台窥视而避免输入私密内容。面对这种情况，会有程序员建议自己搭一个聊天室以确保自己的隐私安全。 通常情况下，采取这种措施，你需要： ①自己架设一台服务器（软件+硬件），或者，在云时代，建立一台云服务器。 ②向域名提供商购买一个域名。 ③配置防火墙等安全条例以防止黑客
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