JCS-基本配置

本文介绍了如何在Java中使用JCS缓存系统进行数据缓存。通过具体的代码示例展示了初始化缓存、放置对象到缓存以及从缓存中获取对象的过程。此外还涉及了配置文件的加载。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

从apache  checkout出源码之后,把src/experimental下面的文件夹复制到eclipse工程的src下面。

需要的jar:

 

HelloJCS.java

public class HelloJCS {
	public static void main(String[] args) throws CacheException, FileNotFoundException, IOException{		
		
	     CompositeCacheManager ccm = CompositeCacheManager.getUnconfiguredInstance();
         Properties props = new Properties();
         props.load(new FileInputStream(new File("./conf/cache.ccf")));//指定配置文件
         ccm.configure(props);

		// Initialize the JCS object and get an instance of the default cache region   
		JCS<String,String> cache = JCS.getInstance("default");  
		// Set up   
		String key = "key0";  
		String value = "value0";  
		  
		// Place a new object in the cache   
		cache.put(key, value);  
		// Retrieve a cached object   
		String cachedData = (String)cache.get(key);  
		// Check if the retrieval worked   
		if (cachedData != null) {  
		  // The cachedData is valid and can be used   
		  System.out.println("Valid cached Data: " + cachedData);  
		}  
	}
}


 

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/140386800631 通用大模型文本分类实践的基本原理是,借助大模型自身较强的理解和推理能力,在使用时需在prompt中明确分类任务目标,并详细解释每个类目概念,尤其要突出类目间的差别。 结合in-context learning思想,有效的prompt应包含分类任务介绍及细节、类目概念解释、每个类目对应的例子和待分类文本。但实际应用中,类目和样本较多易导致prompt过长,影响大模型推理效果,因此可先通过向量检索缩小范围,再由大模型做最终决策。 具体方案为:离线时提前配置好每个类目的概念及对应样本;在线时先对给定query进行向量召回,再将召回结果交给大模型决策。 该方法不更新任何模型参数,直接使用开源模型参数。其架构参考GPT-RE并结合相关实践改写,加入上下文学习以提高准确度,还使用BGE作为向量模型,K-BERT提取文本关键词,拼接召回的相似例子作为上下文输入大模型。 代码实现上,大模型用Qwen2-7B-Instruct,Embedding采用bge-base-zh-v1.5,向量库选择milvus。分类主函数的作用是在向量库中召回相似案例,拼接prompt后输入大模型。 结果方面,使用ICL时accuracy达0.94,比bert文本分类的0.98低0.04,错误类别6个,处理时添加“家居”类别,影响不大;不使用ICL时accuracy为0.88,错误58项,可能与未修改prompt有关。 优点是无需训练即可有较好结果,例子优质、类目界限清晰时效果更佳,适合围绕通用大模型api打造工具;缺点是上限不高,仅针对一个分类任务部署大模型不划算,推理速度慢,icl的token使用多,用收费api会有额外开销。 后续可优化的点是利用key-bert提取的关键词,因为核心词语有时比语意更重要。 参考资料包括
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