FormAuthentication Stuff

本文介绍了一个使用ASP.NET Forms Authentication实现用户身份验证的过程。通过设置包含用户ID和账户类型的认证票据,并将其加密后存储在HTTP Cookie中。文章还展示了如何在每次请求时解密Cookie来恢复用户的身份信息。

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

public void SetAuthCookie(int memberId, string accountType)
        {
            var newTicket = new FormsAuthenticationTicket(1,
                memberId.ToString(),
                DateTime.Now,
                DateTime.Now.AddMinutes(30),
                false,
                accountType,
                FormsAuthentication.FormsCookiePath);
            string encTicket = FormsAuthentication.Encrypt(newTicket);
            var cookie = new HttpCookie(FormsAuthentication.FormsCookieName, encTicket);
            HttpContext.Current.Response.Cookies.Add(cookie);

        }


"UserData"这里为 accountType. 不能为Null 否则 Encrypt的时候会为null.


//Global.asax

protected void Application_PostAuthenticateRequest(Object sender, EventArgs e)
        {
            HttpCookie authCookie = Request.Cookies[FormsAuthentication.FormsCookieName];
            if (authCookie != null)
            {
                FormsAuthenticationTicket authTicket = FormsAuthentication.Decrypt(authCookie.Value);
                if (authTicket != null && authTicket.UserData != null)
                {
                    var rehauIdentity = new RehauIdentity(HttpContext.Current.User.Identity) {AccountType = authTicket.UserData};
                    HttpContext.Current.User = rehauIdentity;
                }
            }
        }

//IdentityClass

public class RehauIdentity : IPrincipal
    {
        public IIdentity Identity { get; private set; }
        public bool IsInRole(string role) { return Roles.IsUserInRole(Identity.Name, role); }
        public RehauIdentity(IIdentity identity) { this.Identity = identity; }
        public string AccountType { set; get; }
    }



<think>嗯,用户的问题是关于RAG模式中的Stuff方法在Refine和MapReduce中的使用和含义。首先我需要回顾一下用户提供的引用内容,特别是引用[1],里面详细提到了Stuff、Map-reduce和Refine这三种方法。用户之前的问题是关于Refine和Map Reduce的对比,现在他想了解Stuff方法在其中的位置和作用。首先,我需要明确Stuff方法的定义。根据引用[1],Stuff方法就是将所有的文档直接塞进一个提示中,是最简单的方式。这可能适用于文档量小的情况,因为LLM的上下文窗口有限。然后,用户可能想知道在RAG框架下,这三种方法(Stuff、Refine、Map Reduce)各自的应用场景和优缺点。 接下来,我需要结合之前的回答,用户之前对比了Refine和Map Reduce,现在加上Stuff方法,形成一个完整的比较。可能需要从核心原理、处理流程、适用场景等方面展开。同时要注意用户提到的数学表达式格式,比如用$符号包裹变量或公式,比如$f(x)=x^2$,以及独立公式用$$。然后,用户可能希望了解Stuff方法在RAG中的具体应用,比如什么时候选择它而不是另外两种方法。根据引用[1],当文档量小且上下文窗口足够时,Stuff是最直接的。而MapReduce适用于大规模数据,分而治之;Refine则是逐步迭代优化。此外,用户提供的引用中还提到了LangChain中的具体实现类,比如create_stuff_documents_chain和MapReduceDocumentsChain,可能需要简要提及这些技术细节,但不要过于深入,以免偏离用户的问题。同时,引用[3]提到的SelfQueryRetriever可能相关,但用户的问题集中在Stuff方法,所以可能需要点到为止。还需要注意用户提到的系统指令,比如正确使用LaTeX格式,中文回答,生成相关问题。确保回答结构清晰,分点说明,并引用相关引用标记,如[^1]。最后,生成的相关问题需要围绕Stuff方法及其与其他方法的比较,比如资源消耗、适用场景、优缺点等。比如,如何评估文档是否适合用Stuff方法,或者与MapReduce的效率对比。总结来说,回答需要分三个部分:Stuff方法的定义,三种方法的对比,以及应用示例。同时,确保数学表达式正确,引用标记正确放置,并生成相关问题。</think>### Stuff方法在RAG、Refine与Map Reduce中的使用解析 #### 1. **Stuff方法的核心定义** Stuff方法的核心是**将所有文档直接塞入单个LLM提示的上下文窗口**,适用于文档量较小且上下文长度允许的场景。例如: $$ \text{Input} = \text{Document}_1 + \text{Document}_2 + ... + \text{Document}_n $$ 这种方法通过一次性传递所有信息,依赖LLM的上下文理解能力生成结果[^1]。 #### 2. **与Refine、Map Reduce的对比** | 维度 | Stuff | Refine | Map Reduce | |--------------|--------------------------------|-------------------------------|------------------------------| | **处理逻辑** | 单次全量处理 | 迭代式增量优化 | 分片并行处理 | | **适用场景** | 文档量小($<5$个) | 需要上下文关联的渐进式任务 | 大规模数据($>100$个分片) | | **资源消耗** | 低内存,高上下文窗口占用 | 中等计算资源,多次调用LLM | 高并行资源,低单任务内存 | | **数学表达** | $P(y|x_1,x_2,...,x_n)$ | $\text{Summary}_{t+1} = f(\text{Summary}_t, x_{t+1})$ | $\text{Reduce}( \text{Map}(x_i) )$ | #### 3. **具体应用场景** - **Stuff方法** - 问答系统:当用户问题需要同时参考$3$篇短文时,直接拼接所有文本[^1] - 短文本摘要:如生成$5$篇新闻稿的联合摘要 ```python # LangChain示例 from langchain.chains import create_stuff_documents_chain chain = create_stuff_documents_chain(llm, prompt) ``` - **与Refine结合** 在医疗报告分析中: 1. 先用Stuff方法生成初步诊断 2. 通过Refine逐步添加实验室数据和影像学结果 - **与Map Reduce结合** 在舆情分析中: 1. Map阶段:用Stuff方法处理每个分片(如$100$条评论/分片) 2. Reduce阶段:聚合分片结果 #### 4. **性能边界分析** - **Stuff的局限性**: 当文档总长度$L$超过LLM上下文窗口$C$时,性能急剧下降: $$ \text{成功率} = \begin{cases} 1 & L \leq C \\ 0 & L > C \end{cases} $$ 此时需切换至Map Reduce或Refine模式[^1]。 --- ### 相关问题 1. 如何动态判断是否使用Stuff方法(基于$L$与$C$的关系)? 2. Stuff方法在长文档场景下有哪些变通方案? 3. Refine模式如何避免与Stuff方法产生冗余计算? 4. Map Reduce分片大小如何影响Stuff子任务的性能? 5. 混合使用Stuff和Refine时如何设计迭代终止条件?
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