arduino ide--找不到开发板/端口灰色不能设置-解决方案

确保使用能传输数据的数据线,并连接到USB2.0接口。检查开发板是否在设备管理器中显示,如串口COM3。以管理员权限运行ArduinoIDE,安装库后,通过上传Blink示例程序来验证连接成功。

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 问题如上

首先确保你的数据线可以传输数据,而不是只能充电,然后连接的口得是usb2.0(区别方法:usb蓝色是3.0,黑色是2.0)

看开发板是否连上电脑,点开设备管理器,如图是硬件连接上了,串口端口为com3:

  

右键arduino ide 以管理员身份运行

 

当这个库安装好之后就可以啦

怎么验证是否成功:上传Blink闪灯程序。

依次选择,文件--示例--01.Basics--Blink。

 

 

### LangChain与RAG知识库的关系 LangChain是一个用于构建对话应用的框架,支持多种大型语言模型(LLM),而RAG(检索增强生成技术)是一种提升LLM理解特定领域文本的能力的方法。通过结合这两者,可以创建一个专门针对某一领域的高效问答系统[^1]。 具体来说,在面对大量非结构化数据时,仅依靠传统的大规模预训练模型可能无法很好地处理特定行业的查询请求;然而借助于RAG机制,则可以在接收到用户提问之后先从已有的资料库中到最相关的片段作为上下文提供给LLM,从而使得后者能够基于更精准的信息作出回应。 ### 如何使用LangChain实现RAG知识库 为了利用LangChain来建立带有RAG功能的知识库,以下是具体的实施方式: #### 准备工作 确保安装了必要的Python包,比如`langchain`和其他依赖项。可以通过pip命令完成这一步骤: ```bash pip install langchain ``` #### 构建索引 对于想要纳入到知识体系内的文件(如问题日志、API文档等),需要预先对其进行解析并转换成适合向量表示的形式。接着把这些向量化后的条目存储在一个高效的搜索引擎里以便后续快速查相似内容。这部分操作通常由第三方服务或工具协助完成,例如Elasticsearch, Pinecone等。 #### 集成至LangChain管道 一旦有了准备好的索引数据库,就可以将其集成入LangChain的工作流当中去了。下面是一段简化版代码示例展示了这一过程中的核心部分: ```python from langchain import RAGRetriever, LLMChain # 初始化检索器实例并与之前设置好的索引相连接 retriever = RAGRetriever(index_name="your_index") # 创建链路对象并将上述定义好的检索组件加入其中 chain = LLMChain(llm=..., retriever=retriever) def query_knowledge_base(question): response = chain.run(prompt=question) return response ``` 这里省略了一些细节配置参数,实际部署时需按照官方文档指引调整相应选项以匹配项目需求。
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