fastapi(十五)-Body update

RAG实战:从知识检索到可信生成的工程化落地指南 RAG(检索增强生成)是一种将外部知识动态注入大语言模型的推理范式,其核心在于解耦检索、重排与生成环节,以平衡事实准确性与响应实时性。不同于微调依赖静态参数更新,RAG通过向量检索+规则增强+结构化提示,实现知识即插即用、结果可审计、组件可替换。它特别适用于政策更新频繁、监管要求严格、答案需溯源的金融、医疗、政务等场景。本文聚焦RAG在真实业务系统中的工程落地,涵盖语义切块、中文嵌入选型、混合检索设计、幻觉抑制策略等关键实践,直击90%项目失败的根源——把RAG当成‘加个数据库’,而非重构AI推理逻辑。 阅读详情

使用PUT更新替换
HTTP PUT操作可用于更新,
你可以使用jsonable_encoder来转换输入的数据为可以使用json存储的数据。
(eg:NoSQL Database)

from typing import List

from fastapi import FastAPI
from fastapi.encoders import jsonable_encoder
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()


class Item(BaseModel):
    name: str = None
    description: str = None
    price: float = None
    tax: float = 10.5
    tags: List[str] = []


items = {
    "foo": {"name": "Foo", "price": 50.2},
    "bar": {"name": "Bar", "description": "The bartenders", "price": 62, "tax": 20.2},
    "baz": {"name": "Baz", "description": None, "price": 50.2, "tax": 10.5, "tags": []},
}


@app.get("/items/{item_id}", response_model=Item)
async def read_item(item_id: str):
    return items[item_id]


@app.put("/items/{item_id}", response_model=Item)
async def update_item(item_id: str, item: Item):
    update_item_encoded = jsonable_encoder(item)
    items[item_id] = update_item_encoded
    return update_item_encoded

PUT是用来将接受的数据替换已存在的数据。

使用PATCH实现部分更新
使用PATCH意味着你可以只发送想要更新的数据,其他的不变。
但是这个方法很少使用,更多的使用put方法。

pydantic参数exclude_unset的使用

如果你只想部分的更新,这个参数将非常的实用。
使用方法:item.dict(exclude_unseet=True)
它将会生成字典,这个字典只包括已传入的值,而排除默认值。

from typing import List

from fastapi import FastAPI
from fastapi.encoders import jsonable_encoder
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()


class Item(BaseModel):
    name: str = None
    description: str = None
    price: float = None
    tax: float = 10.5
    tags: List[str] = []


items = {
    "foo": {"name": "Foo", "price": 50.2},
    "bar": {"name": "Bar", "description": "The bartenders", "price": 62, "tax": 20.2},
    "baz": {"name": "Baz", "description": None, "price": 50.2, "tax": 10.5, "tags": []},
}


@app.get("/items/{item_id}", response_model=Item)
async def read_item(item_id: str):
    return items[item_id]


@app.patch("/items/{item_id}", response_model=Item)
async def update_item(item_id: str, item: Item):
    stored_item_data = items[item_id]
    stored_item_model = Item(**stored_item_data)
    update_data = item.dict(exclude_unset=True)
    updated_item = stored_item_model.copy(update=update_data)
    items[item_id] = jsonable_encoder(updated_item)
    return updated_item

pydantic参数update的使用
现在,你可以创建一个已存在模型的拷贝,使用.copy()并传入update参数,值为需要更新的数据字典。
updated_item = stored_item_model.copy(update=update_data)

Codex CLI:本地终端多模态AI编程代理实战指南 AI编程代理正从代码补全迈向端到端开发流接管。其核心原理是融合多模态理解(如截图+自然语言)、项目上下文感知与安全审批机制,在本地终端构建可信赖的意图执行闭环。相比GitHub Copilot等IDE插件,这类工具以CLI原生集成、零IDE依赖、沙箱化文件操作为技术价值,显著提升前端原型生成、ML服务搭建、设计稿转代码等场景的工程效率。尤其适合熟悉Git/Shell的开发者将AI深度嵌入日常开发工作流,实现‘提示即交付’的轻量级人机协同。 阅读详情

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vanexph
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