敏捷个人俱乐部2012年1月线下活动:职业相关交流

在一个行业或一个职业工作多年,但这是不是我的职业之路?我现在的工作很稳定,我应不应该去走属于自己更宽的路?我现在很迷茫,不知道自己的方向?我在工作中总提不起精神,我是不是没救了?
这里有大家的经验和观点,也许正好有些能够帮助你。2012的第一个月,我们来谈谈职业规划方面的问题吧。

活动报名地址:http://event.weibo.com/311879


费用
20元(签到时交费即可)
报名时填写电子邮件,报名成功后将会收到邀请函,参加活动时请打印并携带。

注意:如果你是广联达或赞助商成员,报名时请注明。如果你是免费实践团成员,报名时则注明你的群名片全名!
(2012年敏捷个人俱乐部(北京)实践团开始报名了...... http://t.cn/SfnTAd)

议程:
1 13:40- 14:00: 签到
2 14:00- 14:15: 实践团组成
3 14:15- 16:45: 职业话题分享探讨 分享者:@周金根
4 16:45- 17:30: 敏友问题讨论 分享者:带着问题和愿意分享的敏友
5 17:30- 17:40: 答疑、拍照留念

演讲嘉宾介绍

@周金根:敏捷个人的创立和推广者, 广联达软件股份有限公司架构师,10年IT从业经验,关注模型驱动开发、产品管理和敏捷个人。51CTO、博客园、畅享网等推荐博主,获得2010十大杰出IT博客。新浪微博:http://weibo.com/openexpressapp 博客园blog:http://t.cn/hGVFjk
活动地址:
【北京市海淀区东北旺西路8号院中关村软件园甲18号楼广联达大厦】
软件园广场下,进入东门后朝西方向笔直走10分钟左右可以看到一个三层楼大厦,上面写着Grandsoft (在IBM钻石大厦旁边)
会议室:303

联系人:
周金根 13641203747 (速记、租车等请勿打扰)

敏捷生活线上练习和敏捷个人俱乐部线下练习的一些PPT以及线下活动照片做了一个视频 http://t.cn/akQfy1
敏捷个人12月份线下活动报道:【认识自我】http://t.cn/S5N4vO
敏捷个人11月份线下活动报道:【激情和激励】http://t.cn/SUmX92
敏捷个人10月份线下活动报道:【ManicTime工具、执行力的概念】http://t.cn/ShBn4Z
敏捷个人9月份活动报道:【敏捷个人和敏捷结果,设计你的一天,设计你的一周】 http://t.cn/aBHuAS
敏捷个人2011.8月份活动报道:【高质量催眠睡眠、爱情与生活、敏捷结果团队组建】 http://t.cn/au3Udb
敏捷个人2011.7月份第2次活动报道:【个人知识管理】 http://t.cn/alR0iu
敏捷个人2011.7月份第一次线下活动报道:【迷茫、游戏和故事中的敏捷个人】 http://t.cn/aWhU28
敏捷个人2011.6月份线下活动报道:【拖延、知道力】 http://t.cn/a9JsYy
敏捷个人俱乐部5月份线下活动报道:【习惯】 http://t.cn/hD9huJ
敏捷个人俱乐部4月份线下活动报道: 【敏捷个人】http://t.cn/hdEOwP


活动报名地址:http://event.weibo.com/311879


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<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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