方法库搭建方案

最新推荐文章于 2021-05-19 16:48:48 发布

原创最新推荐文章于 2021-05-19 16:48:48 发布 · 165 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#框架 #浏览器 #工作

本文介绍了一种方法库搭建方案，主要分为两部分：一是底层框架，包括常见方法库的编写；二是开发工具中方法库的集成与使用，支持通过拖拽方式在业务逻辑编辑器中调用。

下载：http://www.langsotech.com/product.htm

方法库搭建方案

构件搭建，需要完成两个方面的工作

1、底层框架方面

需要编写常见的方法库

（这里略过）

2、开发工具里面可以浏览方法库，并能方便的使用

（方法库）

可以被拖拽到业务逻辑编辑器里面进行使用

http://langsotech.com/proposal_method.htm?#no1

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

iteye_4477

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

第三周-项目二建立自己的算法库

renyuansun的博客

09-14

870

库：方法库

02-03

库：方法库

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

方法库

weixin_34311757的博客

03-06

514

lodash Lodash就是这样的一套工具库，它内部封装了诸多对字符串、数组、对象等常见数据类型的处理函数，其中部分是目前ECMAScript尚未制订的规范，但同时被业界所认可的辅助函数。 Array，适合于数组类型，比如填充数据、查找元素、数组分片等操作 Collocation，适用于数组和对象类型，部分适用于字符串，比如分组、查找、过滤等操作 Function，适用于函数类型，比如节...

一个方法库

weixin_38779534的博客

01-14

156

function dateAdd(days,curDate){ //根据当前日期或者指定日期推算出days天后的日期 curDate = curDate ? new Date(curDate) : new Date(); return new Date(curDate.setDate) } export const util={ dateAdd:dateAdd } ...

JavaScript方法库

qq_38826163的博客

11-26

237

生成指定范围的随机数：[min,max]function GetRandomNum(Min,Max) { var Range = Max - Min; var Rand = Math.random(); return (Min + Math.round(Rand * Range)); }}在一个数组中返回num个不重复的项function GetIte

企业级知识库搭建：基于DeepSeekAPI的私有化部署与安全加固方案.pdf

02-20

该文档【企业级知识库搭建：基于DeepSeekAPI的私有化部署与安全加固方案】共计 25 页，文档内容完整、条理清晰。文档内所有文字、图表、目录等元素均显示正常，无任何异常情况，敬请您放心查阅与使用。

精选资源

人工智能基于DeepSeek R1的个人知识库搭建指南：API与本地部署方案详解及应用效果分析

04-16

内容概要：本文详细介绍了两种方式利用DeepSeek R1构建个人AI知识库的方法，一种是通过官方提供的满血版API，另一种则是本地部署的方式。对于大多数非专业用户或没有保密需求的人来说，官方API是更好的选择，因为它...

Android Studio通过Artifactory搭建本地仓库优化编译速度的方法

08-19

Android Studio通过Artifactory搭建本地仓库可以帮助开发者解决因Gradle下载慢和依赖库查找慢导致的编译速度问题。Artifactory是一个强大的软件包管理器，它允许创建、存储和管理各种类型的软件包，包括Java的Maven...

软件开发GitCode私有仓库搭建与代码迁移：国内开发者无缝切换Gitee/Github/本地Git的极速解决方案

最新发布

08-10

接着详细讲解了搭建私有仓库的具体步骤，涵盖创建仓库、配置SSH免密访问及迁移现有仓库的方法。针对不同来源的仓库（GitHub、Gitee和本地），提供了具体的迁移命令。此外，还讨论了如何配置企业级安全策略，如设置...

教育行业极简方案：用DeepSeek-API三天搭建个性化学习知识库.pdf

02-15

该文档【教育行业极简方案：用DeepSeek-API三天搭建个性化学习知识库】共计 30 页，文档内容完整、条理清晰。文档内所有文字、图表、目录等元素均显示正常，无任何异常情况，敬请您放心查阅与使用。

SQL Server数据库搭建农村信息化的方案

03-03

在新农村建设的过程中，信息技术承担着缩小数字鸿沟，推动农村生产效率提高的全新角色。随着村村通电话的工程的推进，农村的通讯基础设施建设的迅速发展，为农村信息化建设提供了有利的基础。清华大学参股的高新技术企业北京慧点科技开发有限公司，在微软公司的帮助下，基于微软的软件平台，开发了农村信息化解决方案。该方案针对农村信息化基础薄弱，缺乏资金和人才的实际情况，利用微软稳定、易用、易开发的产品，帮助新农村的建设和管理者，利用信息技术，跨越数字鸿沟，加速新农村的建设和发展。

搭建一个方法库

Jiuto_crx的博客

03-14

341

搭建一个方法库 本文讲述如何搭建一个自己的js常用方法库，并引入typescript，打包工具使用rollup。示例代码详见dc-utils 开始搭建 package.json 执行npm init生成package.json文件，并安装下列typescript和rollup相关依赖 "devDependencies": { "rollup": "^2.38.0", "rollup-plugin-commonjs": "^10.1.0", "rollup-plugin-n

方法库（持续整理）

weixin_33910460的博客

12-07

213

一、【5W1H】二、【四象限理论】核心：未雨绸缪，防患于未然三、【漏斗分析法】将事情统一维度记录下来，再看其转化率转载于:https://www.cnblogs.com/balabalala/p/7998183.html...

方法库学习

qbw_csdn的博客

06-11

144

问题：方法库里的方法太多，就跟词典一样，没人会背诵词典吧。方法：只学习目前需要的方法，熟悉功能、输入、输出就行。

js公共方法库

Cool的博客

06-13

2806

/**--------------------基本配置--------------------**/ //基本路径 var sys_Root='https://www.baidu.com'; //接口路径 var sys_joggle='https://www.baidu.com/api.php'; /** * 获取全局变量 * @param p 参数 * @returns {any|O...

前端公共方法库

wz15071388609的博客

05-19

368

前端公共方法库（自用，积累） export default { //获取两个日期之间的天数间隔 getDaysDiffBetweenDates(dateInitial, dateFinal) { (dateFinal - dateInitial) / (1000 * 3600 * 24); }, //格式化毫秒 formatDuration(ms) { if (ms < 0) ms = -ms; const time = { '天': Math.floor(ms / 86

常用js方法库

华山派developer的博客

07-10

956

import { showModal, navigateTo, paymeng, getCode, hideLoading, downloadFile, saveImageToPhotosAlbum, getLocation, showToast } from "./public.js"; import { config } from "config.js"; const app = getApp(); //获取当前页面url export const getUrl

本地方法库和本地方法接口

大后生大大大的博客

04-28

699

本地方法库和本地方法接口什么是本地方法？简单的讲，一个Native Method就是一个Java调用非Java代码的接口。一个Native Method是这样一个Java方法：该方法实现又非Java语言实现，比如C。这个特性并非Java所特有，很多语言都有这一机制，比如C++中，你可以使用extend “c” 告知c++编译器去调用一个c函数。在定义一个native method时，并不是提供具体的实现（有些像定义一个Java interface），因为具体实现由非Java语言在外米阿.

常用方法库-长期更新

一只不知疲倦的学习猿

01-18

270

/** * 获取数组中最大值 * @param numbers 数组 * @return 最大值 */ public int getMax(int[] numbers){ int max=0; for (int i = numbers.length - 1; i >= 0; i--) { max=Math.max(max,numbers[i]); } return max; }

本地知识库搭建方案

06-17

<think>首先，用户的问题是：“我想寻找关于如何搭建本地知识库的方案或指南请问搭建本地知识库的方案和工具推荐”。这是基于系统指令的响应，所以我必须遵循所有规则。系统指令的关键点：-所有行内数学表达式必须用$...$格式。-独立公式用$$...$$并单独成段。-LaTeX语法正确。-使用中文回答。-生成相关问题。-回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识，例如[^1]。用户可见层：-回答结构清晰，帮助用户逐步解决问题。-保证回答真实可靠。参考站内引用：-[^1]:关于本地知识库的搭建方法。-[^2]:关于API接口、Prompt框架等。-[^3]:关于嵌入模型和知识库建设。用户的问题是关于搭建本地知识库的方案和工具推荐。我需要构建一个结构清晰的回答。回答结构：1.**介绍本地知识库**：简要解释什么是本地知识库及其重要性。2.**逐步指南**：提供搭建本地知识库的步骤。3.**工具推荐**：推荐相关工具和技术。4.**生成相关问题**：在末尾添加相关问题。使用中文回答。确保在适当的地方添加引用标识。例如，当提到具体工具或方法时，引用提供的参考。内容基于真实可靠的知识：-本地知识库通常涉及存储文档、使用嵌入模型（如SentenceTransformers）、向量数据库（如FAISS或Chroma）、以及RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）框架。-工具推荐包括开源模型、向量数据库、LLM框架等。步骤：1.**需求分析**：确定数据敏感性和规模。2.**数据处理**：清洗和准备数据。3.**嵌入模型选择**：开源（如SentenceTransformers）或商业API（如OpenAI）。4.**向量数据库**：如FAISS、Pinecone或Chroma。5.**知识库构建**：使用框架如LangChain或LlamaIndex。6.**部署和维护**：持续更新知识库。工具推荐：-嵌入模型：SentenceTransformers、OpenAIembeddings。-向量数据库：FAISS、Chroma、Pinecone。-LLM框架：LangChain、LlamaIndex。-开源项目：DeepSeek-RAG或类似。添加引用：当提到特定内容时，如“如果数据敏感需本地化，选择开源模型”，引用[^3]。生成相关问题：在末尾添加几个相关问题。确保没有数学表达式，因为用户的问题是关于知识库的，不涉及数学。所以，可能不需要LaTeX，但指令要求所有行内数学表达式用$...$，如果出现，比如在解释算法时，但这里可能不需要。避免不必要的数学。最终回答结构：-开头：介绍。-主体：分步指南。-结尾：工具推荐。-相关问题。</think>### 搭建本地知识库的方案与工具推荐本地知识库是指在本地环境中构建的知识管理系统，用于存储、组织、查询和共享结构化或非结构化知识资源（如文档、文本、图像等）。它广泛应用于企业知识管理、个人学习助手、AI聊天机器人等领域。搭建本地知识库的核心优势在于数据隐私可控、定制灵活且成本较低。以下是基于行业最佳实践的逐步指南和工具推荐，内容真实可靠，参考了开源社区和主流技术文档[^1][^2][^3]。 #### 步骤1: 需求分析与规划在开始搭建前，明确您的需求： - **数据敏感性**：如果涉及敏感数据（如企业内部文档），优先选择全本地化方案；如果无隐私顾虑，可考虑混合云方案。 - **知识规模**：小型知识库（如个人笔记）可使用轻量工具；大型知识库（如企业文档库）需要分布式存储。 - **功能目标**：例如，是否需要AI问答（RAG框架）、多语言支持或实时更新。建议使用工具：**Miro**（在线脑图工具）或**Excel**进行需求规划[^1]。 #### 步骤2: 数据处理与准备知识库的质量取决于数据清洗和结构化： - **数据收集**：从本地文件（PDF、Word、CSV）或数据库导入数据。 - **数据清洗**：移除重复、无效或噪声内容，可使用Python脚本（如`pandas`库）。 - **文本分割**：将大文档切分为小片段（如512 tokens），便于后续处理。工具推荐： - **Python + NLTK/spaCy**：开源文本处理库，适合本地运行。 - 引用示例：开源工具如**Sentence Transformers**在数据预处理中表现高效[^3]。 #### 步骤3: 嵌入模型选择与向量化将文本转换为数值向量（嵌入），便于相似性检索： - **模型选择**： - 开源本地模型：如**Sentence Transformers**（Hugging Face提供），适合隐私敏感场景，支持离线运行。性能指标如$ \text{cosine-similarity} \geq 0.8 $表示高相关性[^3]。 - 商业API：如**OpenAI Embeddings**（需网络），效果更佳但依赖外部服务。 - **向量化过程**：使用嵌入模型将文本片段转换为向量，存储为数值矩阵。公式示例（独立公式）： $$ \vec{v} = \text{Embed}(\text{"知识库搭建指南"}) $$ 其中$ \vec{v} $是输出向量。 #### 步骤4: 向量数据库建设向量数据库用于高效存储和检索嵌入向量： - **工具推荐**： - **FAISS**（Facebook开源）：轻量级、高性能，适合本地部署，支持快速近邻搜索。 - **Chroma**：开源向量数据库，集成简单，提供Python API。 - **Pinecone**：商业云服务，适合混合方案（部分数据本地化）。 - **部署步骤**： 1. 安装数据库（如`pip install chromadb`）。 2. 导入向量数据并创建索引。 3. 实现检索接口，例如基于$ \text{欧几里得距离} $的相似度计算[^2]。 #### 步骤5: 知识库集成与应用使用框架构建完整系统，支持查询和AI交互： - **RAG框架**（Retrieval-Augmented Generation）：结合检索与生成模型，实现智能问答。 - **LangChain**：开源框架，支持本地LLM（如Llama 2）集成，提供流水线管理。 - **LlamaIndex**：专注于知识检索，易于与向量数据库对接。 - **示例代码**（Python）： ```python from langchain.document_loaders import DirectoryLoader from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings from langchain.vectorstores import Chroma # 加载本地文档 loader = DirectoryLoader('data/', glob="**/*.pdf") documents = loader.load() # 使用Sentence Transformers向量化 embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="all-MiniLM-L6-v2") vector_db = Chroma.from_documents(documents, embeddings) # 查询示例 query = "如何优化知识库?" results = vector_db.similarity_search(query, k=3) print(results) ``` 此代码演示了从文档加载到检索的全流程[^2][^3]。 #### 步骤6: 部署与维护 - **本地部署**：使用Docker容器化（如`docker-compose`），确保环境一致性。 - **持续更新**：设置定时任务（如Cron job）重新向量化新数据。 - **监控工具**：**Prometheus + Grafana**用于性能监控（如查询延迟$ \leq 100\text{ms} $）。引用提示：开源项目如**DeepSeek-RAG**简化了部署过程，适合初学者[^1]。 #### 工具总结推荐 - **全本地化方案**：Sentence Transformers + FAISS + LangChain（隐私优先）。 - **混合方案**：OpenAI Embeddings + Pinecone + LlamaIndex（效果优先）。 - **辅助工具**：**Hugging Face Hub**（模型下载）、**Elasticsearch**（文本检索增强）。成本提示：开源工具免费；商业API按量计费（如OpenAI每百万tokens约$0.50）。搭建本地知识库的关键是迭代优化：从小规模试点开始，逐步扩展。平均搭建周期为1-2周，涉及成本主要为硬件资源（如GPU加速嵌入计算）[^3]。