SCJP笔记_章八_内部类

本文详细介绍了Java内部类的各种形式,包括常规内部类、局部方法内部类、匿名内部类和静态嵌套类的特点及使用方式。通过具体示例阐述了它们如何与外部类交互,并解释了访问权限和实例化过程。
第八章 内部类
[color=red]内部类[/color]

常规内部类在另一个类的波形括号内声明,单位与任何方法或其它代码块之外
内部类是封装类(外部类)一个完整的成员,因此,他能够使用访问修饰符标识,也能使用abstract或final修饰符标识,但是不能同时使用。
内部类实例与封装类实例共享一种特殊关系,这种关系使内部类可以访问外部类的所有成员,包括私有成员。
在封装类内部实例化内部类,如下:MyInner mi=new MyInner();
在封装类的实例方法之外实例化内部类,如下:MyOuter mo=new MyOuter();MyOuter.MyInner inner=mo.new MyInner();

在内部类代码中,关键字this表示内部类实例的引用。为了引用外部类,应该使用如下:MyOuter.this;

[color=red]局部方法内部类[/color]

局部方法内部类在封装类的方法内定义。
局部方法内部类的实例化必须发生在同一个方法内,但位于该类的定义代码之后。
class MyOuter{
private String x="outer";
void doStuff(){class MyInner{public void seeOuter()
{System.out.println("outer x is"+x);}}
MyInner mi =new MyInner();
mi.seeOuter();

局部方法内部类不能使用在该方法内声明的变量,除非变量是Final的,但是可以使用封装类的所有成员变量
局部方法内部类的修饰符只有abstract和final。访问修饰符等都不可以用。
在一个静态方法内声明的局部方法内部类只能访问该封装类的静态成员,不能访问实例变量。

[color=red]匿名内部类[/color]


匿名内部类没有名称,它的类型是一个命名类型的子类,或者是接口的实现。
不要忘记匿名内部类波形括号之后的分号。如果是局部方法内部类,则是:});如果只是普通的旧式匿名类,就是};
在匿名内部类引用上能够调用的方法必须是在引用变量类(或者接口),也可以理解为父类中,定义的方法,即使该匿名类确实是引用变量类型的子类或实现。
匿名内部类只可以扩展或者实现一个借口,两者取其一,也不能实现多个接口。这个和别的内部类不同。
[color=red]变元内声明的匿名内部类[/color]
class MywonderfulClass{
void go(){
Bar b=new Bar();
b.doStuff(new Foo(){
public void foof(){do sth}
});
}
}
interface Foo{void foof();}
class Bar{void doStuff(Foo f){}}

[color=red]静态嵌套类[/color]

静态嵌套类是用Static修饰符表示的内部类
静态嵌套类是一个顶级嵌套类。
由于嵌套类是静态的,所以它不与外部类实例共享任何关系。事实上,不需要外部类实例来实例化静态嵌套类。
实例化静态嵌套类需要使用外部类名称和嵌套类名称,如下:
BigOuter.Nested n =new BigOuter.Nested();
静态嵌套类不能访问外部类的非静态成员,因为它没有对外部实例的隐含引用。
<think>我们正在讨论Gemini GenAI SDK中的聊天历史功能。由于这是一个特定的技术问题,我将根据一般性的知识和常见的SDK设计模式来回答,因为Gemini GenAI SDK的具体实现细节可能随时间变化,且我没有实时的访问权限。但我会尽量提供通用且可靠的指导。 聊天历史功能通常是指在一个持续对话中,模型能够记住之前的对话内容,从而在后续的回复中保持上下文。在Gemini GenAI SDK中,实现聊天历史管理通常涉及以下几个关键点: 1. **消息传递结构**:通常,每次调用模型时,我们需要传递整个对话历史(包括用户的消息和模型的回复)作为上下文。这样模型才能基于整个对话历史生成回复。 2. **消息格式**:每条消息通常包含角色(如"user"或"model")和内容(文本)。例如: ```json [ {"role": "user", "content": "你好"}, {"role": "model", "content": "你好!有什么可以帮助你的吗?"}, {"role": "user", "content": "告诉我Gemini是什么?"} ] ``` 3. **管理对话历史**:开发者需要维护一个消息列表,每次用户发送新消息时,将新消息添加到历史列表中,然后调用模型生成回复,再将模型的回复也添加到历史列表中。注意,历史记录的长度不能超过模型的最大上下文长度(通常有token限制)。 4. **截断历史记录**:当对话历史很长时,需要截断以避免超过token限制。常见的策略是保留最近的几条消息,或者删除中间的一些消息但保留开头(如系统指令)和最近的对话。 5. **Gemini SDK中的具体实现**:在Gemini SDK中,可能会有一个`ChatSession`类来管理对话状态。例如: ```python import google.generativeai as genai genai.configure(api_key="YOUR_API_KEY") model = genai.GenerativeModel(&#39;gemini-pro&#39;) chat = model.start_chat(history=[]) # 初始历史为空 response = chat.send_message("你好") print(response.text) # 模型的回复 # 继续对话 response = chat.send_message("告诉我Gemini是什么?") print(response.text) # 查看历史 for message in chat.history: print(message.role, message.parts[0].text) ``` 在上面的例子中,`chat`对象会自动维护历史记录。每次调用`send_message`后,用户的消息和模型的回复都会被添加到`chat.history`中。 6. **常见问题**: - **上下文丢失**:如果发现模型没有记住之前的对话,请检查是否在每次发送消息时都使用了同一个`ChatSession`实例,并且历史记录是否正确传递。 - **token限制**:当历史记录很长时,可能会超过模型的最大token限制(例如,gemini-pro模型的最大上下文长度是30720个token)。此时,需要手动截断历史记录(如保留最近的几条消息)或者使用更高级的摘要技术。 - **历史记录存储**:如果需要长期存储对话,可以将历史记录保存到数据库,并在下次对话时重新加载。但要注意,重新加载后,需要确保整个历史记录不超过token限制。 7. **重置历史**:如果需要开始一个新的对话,可以创建一个新的`ChatSession`实例。 8. **系统指令**:在对话开始时,可以设置一个系统指令(system instruction)来指导模型的行为。例如: ```python model = genai.GenerativeModel(&#39;gemini-pro&#39;, system_instruction="你是一个专业的客服助手。") ``` 以上是关于Gemini GenAI SDK中聊天历史功能的基本实现和常见问题处理。具体细节请参考官方文档。 由于这是一个技术性较强的问题,我生成的相关问题将围绕使用中的常见场景和问题: §§相关问题§§ 1. 如何在Gemini GenAI SDK中重置聊天历史? 2. 当对话历史很长时,如何避免超过模型的token限制? 3. 如何将聊天历史保存到数据库并在下次对话时恢复? 4. Gemini模型支持的最大上下文长度是多少? 5. 在Gemini SDK中,如何设置系统指令来指导模型的行为?</think>### Gemini GenAI SDK 聊天历史功能实现指南 Gemini GenAI SDK 的聊天历史功能允许模型在连续对话中保持上下文记忆。以下是关键实现步骤和常见问题解决方案: #### 一、核心实现方法 1. **历史记录传递** 每次请求需将完整对话历史作为上下文传入: ```python from google.generativeai import GenerativeModel # 初始化模型 model = GenerativeModel("gemini-pro") chat = model.start_chat(history=[]) # 初始历史为空 # 首次交互 response = chat.send_message("解释量子力学") print(response.text) # 模型回复 # 后续交互(自动携带历史) response = chat.send_message("用简单例子说明") print(response.text) # 基于上下文的回复 ``` 2. **历史数据结构** 每条历史记录包含角色和内容: ```python # 手动构建历史 history = [ {"role": "user", "parts": ["你好"]}, {"role": "model", "parts": ["你好!有什么可以帮助你?"]} ] ``` 3. **历史管理技巧** - **上下文长度限制**:Gemini 1.5 Pro 支持最大 1M token 上下文[^1] - **历史截断策略**: ```python # 保留最近10轮对话 if len(chat.history) > 20: # 10轮对话=20条消息 chat.history = chat.history[-20:] ``` #### 二、常见问题解决 1. **上下文丢失问题** **症状**:模型忘记之前的对话 **解决方案**: - 检查是否每次调用都传递了完整 `chat.history` - 验证 token 计数是否超限: ```python import tiktoken encoder = tiktoken.encoding_for_model("gpt-4") tokens = encoder.encode(str(chat.history)) print(len(tokens)) # 需小于模型上限 ``` 2. **历史记录污染** **场景**:用户输入包含敏感数据 **清理方法**: ```python def clean_history(history): return [msg for msg in history if not is_sensitive(msg["parts"][0])] ``` 3. **性能优化** - 使用 `stream=True` 流式传输减少延迟 - 对长历史启用摘要功能: ```python summary = model.generate_content("总结对话要点: " + str(history[-5:])) new_history = [{"role": "system", "parts": [summary.text]}] ``` #### 三、最佳实践 1. **混合历史策略** ```mermaid graph LR A[新对话] --> B{历史长度>阈值?} B -->|是| C[摘要前5轮+完整后5轮] B -->|否| D[使用完整历史] ``` 2. **元数据存储** 建议将历史记录与会话元数据(如 session_id)共同存储: ```python # Firebase 存储示例 firestore.collection("chats").document(session_id).set({ "history": chat.history, "last_updated": firestore.SERVER_TIMESTAMP }) ``` > **重要提示**:Gemini 1.5 支持原生文件处理(PDF/Word),可将文档作为历史上下文传入[^1]: > ```python > response = chat.send_message( > "总结此文档", > file=open("report.pdf", "rb") > ) > ```
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