chat项目心得


char是一个简单的聊天室 application域,   以后上传源码 

www.cszhang.cn/chat

此项目的关键点在 于 于使用ajax 实现请求服务器信息

 

具体代码如下

  <scripttype="text/javascript">

   var num=2;

   window.onload = function(){

         //当进入窗口是自动执行此方法

    

      sayHi();// 执行 sayHi()方法  ,先加载第一次

 

   }

   function focusbody(){// 又定义一个 focusbody()方法,

        

        setInterval('sayHi();', 1000); // 执行自动无线循环方法 10001

         }

     function sayHi(){

       

 

       

      //3. 创建一个XMLHttpRequest对象

        var request = newXMLHttpRequest();

       

        //4.准备发送请求数据:url

        var url="showMsg1.jsp"; // 这点是我自己想到的,中间建立一个媒介showMsg1.jspshowMsg1.jsp的内容是从网页上 java Bean 里的Linkedlist打印的聊天消息

showMsg1.jsp的内容

<%@ pagelanguage="java" import="java.util.*"  contentType="text/html"  pageEncoding="GBK"%>

 

 

 

<jsp:useBeanid="msgs" class="java.util.LinkedList"scope="application" /> -->

      <%

       java.util.Iterator ite= msgs.iterator();

            while(ite.hasNext()){

                 out.println(ite.next());

            }

      %>

        varmethod="GET"; // 设置请求方法为get

       

        //5.调用XMLHttpRequest 对象的open方法

        request.open(method,url);// 如上

        //6. 调用XMLHttpRequest 对象的send方法

        request.send(null); //参数为0

        //7.为XMLHttpRequest 对象添加 onreadystatechange 响应函数

        request.onreadystatechange= function(){//XMLHttpRequest对象的onreadystatechange事件,如下,一旦改变执行方法

onreadystatechange

存储函数(或函数名),每当 readyState 属性改变时,就会调用该函数。

           //8. 判断 响应是否完成 : XMLHttpRequest 对象的readyState 属性值为4的时候

           if(request.readyState == 4){ //XMLHttpRequest对象的readyState属性等于4时是响应已经完成

           //9.再判断响应是否可用 XMLHttpRequest 对象的status属性 为200时

           if(request.status == 200 || request.status== 304){

//XMLHttpRequest对象的status属性等于200304时是响应已经完成

 

           //10.打印响应结果 responseText

      document.getElementById("divbox").innerHTML=request.responseText+num;

//XMLHttpRequest对象responseText属性即接收到的值,输出在 IDdivbox div

        }

           }}

       

    num++; //参数而已

}

### 关于 RAGFlow 的使用技巧和最佳实践经验 #### 安装部署 RAGFlow 是 InfiniFlow 提供的一个端到端解决方案,其开源项目已经发布在 GitHub 上[^1]。为了顺利运行该工具,用户需按照官方文档完成安装部署过程[^3]。具体来说,这涉及以下几个方面: - **环境准备**:确保本地开发环境中已安装必要的依赖项,例如 Python 和其他第三方库。 - **克隆仓库**:通过命令 `git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git` 获取最新版本的代码。 - **启动服务**:依据官方指南执行脚本以初始化服务并验证其可用性。 #### 集成至现有 NLP 流程 作为一款强大的自然语言处理工具,RAGFlow 可无缝嵌入企业的技术栈中,特别是在问答 (QA) 系统、知识图谱构建以及文本挖掘场景下表现出色[^2]。以下是几个典型的应用案例及其优化建议: - **医学领域中的文献检索加速** - 利用 RAGFlow 对海量学术论文进行索引化处理,从而显著缩短查找特定主题所需时间。 - 推荐做法是在导入前对原始资料实施清洗操作,剔除冗余字段或低质量条目。 - **电商行业里的商品描述匹配** - 当面对数百万 SKU 数据集时,借助此框架可实现精准的商品推荐功能。 - 考虑采用增量更新机制来保持实时同步状态,减少重复计算开销。 #### 日常维护注意事项 尽管 RAGFlow 功能强大,但在实际运用过程中仍可能遇到一些挑战,比如内容采集环节存在的兼容性问题[^4]。针对这些问题,这里总结了几点应对策略: - 如果发现某些 URL 地址无法完全抓取,则尝试切换不同的添加模式(如由单一链接改为批次录入)往往能解决问题; - 对于那些需要频繁交互才能获取全部信息的目标站点而言,启用浏览器插件辅助或许是个不错的选择,不过需要注意的是这种方式可能会增加整体耗时成本; - 用户还可以自行编辑分割后的片段顺序以便更好地满足业务需求,只是目前尚不支持拖拽调整位置这一便捷特性。 ```python from ragflow import KnowledgeBase, ChatInterface kb = KnowledgeBase() chatbot = ChatInterface(knowledge_base=kb) # 添加远程资源 remote_url = 'https://example.com/document.pdf' kb.add_remote_content(remote_url) query_text = "What is the main idea of this document?" response = chatbot.query(query_text) print(response) ``` 上述代码展示了如何利用 API 创建一个简单的对话界面并后台的知识存储相连接。 ---
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