16、构建终端 AI 聊天代理

构建终端AI聊天代理

构建终端 AI 聊天代理

1. 概述

在之前的基础上,我们要设计并构建使 Jarvis 具备完整功能所需的所有组件。主要涉及终端用户界面的构建、响应函数的优化、初始化操作、单子变换器栈的搭建,以及添加日志记录和使用统计等功能。

2. 终端 UI 骨架与设计思路

我们采用之前章节的设计方法,将类型和函数划分到不同的“世界”:
- 纯函数世界 :处理能保持纯性的所有操作。
- IO “层” :包含与外部世界交互的各类函数,如与 OpenAI API 交互的函数。
- RWS 层 :现在移至 Middleware.hs 文件,处理应用的业务逻辑,需要保存状态和读取设置,但不直接与用户交互。
- UI 操作 :位于顶层,在 src/App.hs 文件的 InputT 单子内。

3. 添加更友好的响应函数

修改处理 OpenAI API 流式响应的函数,以输出美观的文本消息,而非上一章中的 JSON 元信息。

-- src/LLM/OpenAI.hs
processResp :: BS.ByteString -> IO ()
processResp ch = do
  mapM_
    ( \x -> do
        let jsonObject = decode (BL.pac
【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值