使用Spring出现的错误: BeanFactory not initialized or already closed - call 'refresh' before accessin

使用Spring出现如下错误:

严重: Exception sending context destroyed event to listener instance of class org.springframework.web.context.ContextLoaderListener
java.lang.IllegalStateException: BeanFactory not initialized or already closed - call 'refresh' before accessing beans via the ApplicationContext

 

只要出现如下的错误一定是和ApplicationContext.xml(Spring的配置文件)有关的,就是其获取其配置文件出了问题。

  • 1.使用此种方法可能是其配置文件名拼写错误或是没写。也就是ApplicationContext.xml(当然你也可以起其他名字)
ApplicationContext ac = new ClassPathXmlApplicationContext("ApplicationContext.xml");
  • 2.让tomcat在启动时,直接通过web.xml加载ApplicationContext.xml,查看自己配的web.xml是否正确?我就是这里错误。
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<web-app version="3.0"
    xmlns="http://java.sun.com/xml/ns/javaee"
    xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
    xsi:schemaLocation="http://java.sun.com/xml/ns/javaee http://java.sun.com/xml/ns/javaee/web-app_3_0.xsd">
  <!-- 上下文参数 -->
	<context-param>
		<param-name>contextConfigLocation</param-name>
		<!-- spring配置文件 -->
		<param-value>classpath:AirportServlet</param-value>
	</context-param>
	
	<!-- 封装了一个监听器,加载Spring的配置 -->
	<listener>
		<listener-class>org.springframework.web.context.ContextLoaderListener</listener-class>
	</listener>
</web-app>

 

### 基于LLM的Web代理的基线模型 构建基于大型语言模型(LLM)的Web代理时,通常需要考虑几个核心要素:任务理解、工具调用以及上下文管理。一种强大的简单基线模型可以由以下几个部分组成: #### 1. **任务分解模块** 此模块负责将用户的自然语言请求解析为可执行的任务序列。通过利用预训练的语言理解和生成能力,LLMs能够高效地完成这一过程[^1]。 ```python def parse_user_request(user_input): """ 将用户输入转换成结构化任务列表。 参数: user_input (str): 用户提供的原始查询字符串 返回: list: 结构化的任务指令集合 """ structured_tasks = llm_generate(f"Parse the following request into tasks:\n{user_input}") return structured_tasks.split("\n") # 简单分割作为示例 ``` #### 2. **工具接口适配器** 为了增强LLM的功能范围,可以通过设计轻量级工具接口来扩展其能力。这些工具可能涉及搜索引擎集成、数据库访问或其他特定领域服务。尽管某些基础计算可以直接依赖LLM内部逻辑实现[^3],但对于复杂操作仍需外部支持。 例如,在处理数值运算时虽然无需显式调用API即可获得合理结果,但在更广泛的应用场景下引入专用插件将是必要的改进方向之一。 #### 3. **对话历史跟踪机制** 维持连贯性的交互体验对于提升用户体验至关重要。为此,应建立有效的记忆存储方案以记录过往交流详情并据此调整后续响应策略。 ```python class ConversationHistory: def __init__(self): self.history = [] def add_entry(self, role, content): entry = {"role": role, "content": content} self.history.append(entry) def get_context(self): context_str = "\n".join([f"{entry['role']}: {entry['content']}" for entry in self.history]) return f"Context:\n{context_str}" ``` 综上所述,上述三个组成部分共同构成了一个适用于多种实际需求的基础架构框架——即具备良好泛化性能的同时又能灵活适应不同业务环境下的定制化开发要求。
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