分享一个.NET实现的简单高效WEB压力测试工具

最新推荐文章于 2025-07-15 14:15:21 发布
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博客分享了一个由.NET实现的简单高效的WEB压力测试工具，聚焦于信息技术领域的测试工具开发。

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

yczhouhy
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AnythingLLM一个开源免费且容易搭建和使用的本地AI问答知识库助手的应用
洛阳泰山的博客
12-02 3243
您一直在寻找的全方位AI应用程序。与您的文档聊天，使用AI代理，高度可配置，多用户，无需繁琐的设置。👉 适用于桌面（Mac、Windows和Linux）的AnythingLLM！这是一个全栈应用程序，可以将任何文档、资源（如网址链接、音频、视频）或内容片段转换为上下文，以便任何大语言模型（LLM）在聊天期间作为参考使用。此应用程序允许您选择使用哪个LLM或向量数据库，同时支持多用户管理并设置不同权限。
探索 AnythingLLM：借助开源 AI 打造私有化智能知识库
ServiceMesher
12-19 3200
探索如何使用开源项目 AnythingLLM 构建私有化智能知识库。通过 RAG 技术，将文档转化为可检索向量，结合大语言模型实现高效问答，适用于企业与个人开发者。阅读原文请转到：https://jimmysong.io/blog/building-private-ai-knowledge-base-anythingllm/随着大语言模型（LLM）的快速发展，将企业内部知识库与 AI 工具结合成为...
基于RAG方案构专属私有知识库（开源｜高效｜可定制）
港湾的专栏
01-24 840
继OpenAI和Google的产品发布会之后，大模型的能力进化速度之快令人惊叹，然而，对于很多个人和企业而言，为了数据安全不得不考虑私有化部署方案，从GPT-4发布以来，国内外的大模型就拉开了很明显的差距，能够实现的此路径无非就只剩下国内的开源大模型可以选择了。而现阶段切入大模型应用落地最合适的方案依然是结合大模型基于RAG检索增强来实现知识库的检索和生存。从而构建个人或者企业私有化的本地知识库。
基于Qwen2/Lllama3等大模型，部署团队私有化RAG知识库系统的详细教程（Docker+AnythingLLM）
老牛啊
07-06 6243
大语言模型在垂直细分领域存在知识局限、幻觉、数据安全等一些问题，可通过RAG（检索增强生成）方案来解决。本文基于AnythingLLM框架，搭建团队私有知识库系统，并进行使用和验证，RAG系统在保留输出的有效性同时，还保留了创造性……
Ollama + AnythingLLM 本地部署，NAS 打造个人 AI 知识库
2401_85378759的博客
07-02 999
摘要：本文介绍了将Ollama与AnythingLLM结合在NAS本地部署的方法，打造个人AI知识库。AnythingLLM是一款全栈应用，支持多文档格式转换、多用户管理及多种LLM模型选择。文章详细讲解了Docker Compose安装步骤和使用方法，包括模型对接测试、文档上传、知识库设置等功能体验。尽管知识库匹配效果有待优化，但AnythingLLM界面简洁、操作友好，特别适合新手入门使用。最后还提供了大模型学习资料福利，包含学习路线、实战案例等资源。
AI秘籍：让沉睡在硬盘里的资料跑起来吧!AnythingLLM本地知识库搭建教程
m0_70486148的博客
11-05 4702
前言AI本地知识库是指在用户的本地设备上运行的、完全自定义的知识存储与管理系统。相比在线方案，本地知识库将数据完全保存在用户设备中，确保信息安全与隐私，同时提供了高度的控制与灵活性。用户可以将文本、文档、图像等多种数据类型导入其中，并利用AI模型进行高效检索和智能问答。本地知识库特别适合企业内部资料管理、个人学习和项目数据存储，实现更精准的个性化知识管理。想搭建一个完全属于自己的本地知识库，但苦于没有教程？
基于本地私有化大模型，AnythingLLM+Ollama超详细部署教程
最新发布
huang9604的博客
07-15 776
一个全栈应用程序，可以将任何文档、资源（如网址链接、音频、视频）或内容片段转换为上下文，以便任何大语言模型（LLM）在聊天期间作为参考使用。
部署基于 LLM 的私有知识库系统 AnythingLLM
python1234567_的博客
01-17 2192
AnythingLLM是一个全栈应用程序，您可以使用现成的商业大语言模型或流行的开源大语言模型，再结合向量数据库解决方案构建一个私有ChatGPT，不再受制于人：您可以本地运行，也可以远程托管，并能够与您提供的任何文档智能聊天。AnythingLLM将您的文档划分为称为workspaces (工作区)的对象。工作区的功能类似于线程，同时增加了文档的容器化，。工作区可以共享文档，但工作区之间的内容不会互相干扰或污染，因此您可以保持每个工作区的上下文清晰。
AnythingLLM一键AI私有知识库! 支持多种大模型、RAG 和 AI Agents！
Y525698136的博客
10-25 1912
AnythingLLM是一个全栈AI应用程序，可以将任何文档、资源（如网址链接、音频、视频）输入大语言模型（LLM），与大模型互动。
AnythingLLM
AI工程化、开源分享、文档翻译、代码笔记
08-04 1万+
是一个全栈应用程序，可以将任何文档、资源（如网址链接、音频、视频）或内容片段转换为上下文，以便任何大语言模型（LLM）在聊天期间作为参考使用。AnythingLLM是一个全栈应用程序，您可以使用现成的商业大语言模型或流行的开源大语言模型，再结合向量数据库解决方案构建一个私有ChatGPT，不再受制于人：您可以本地运行，也可以远程托管，并能够与您提供的任何文档智能聊天。工作区可以共享文档，但工作区之间的内容不会互相干扰或污染，因此您可以保持每个工作区的上下文清晰。AnythingLLM将您的文档划分为称为。
AITester开源项目：基于RAG和DeepSeek技术生成测试用例
03-19
本系统在此基础上引入知识库增强生成（RAG）技术，通过融合领域文档与历史用例数据，使生成结果更贴合业务场景。 传统AI生成方案存在两大痛点：领域知识缺失大模型无法记忆企业私有文档（如需求规格书、接口文档）...
基于RAG大模型技术开发的私有知识库智能问答系统源码+运行部署教程.zip
04-03
基于RAG大模型技术开发的私有知识库智能问答系统源码+运行部署教程 基于大模型技术开发的智能问答系统,针对本地知识库进行服务。该系统实现了大模型应用部署的五大核心场景:大模型通用领域知识问答、本地私有知识库...
别只会用别人的模型了，自学Ai大模型，顺序千万不要搞反了！刚入门的小白必备！
2301_81888214的博客
02-13 902
别只会用别人的模型了，自学Ai大模型，顺序千万不要搞反了！刚入门的小白必备！
AnythingLLM 调用大模型和常用工具：构建智能知识库与应用
加入“Super Entity”，与全能开发团队共探AI智能体与数字人项目，开启前沿技术之旅。
04-17 1627
AnythingLLM 是一个开源项目，提供高效、可定制的企业级文档聊天机器人解决方案。它能够将文档、资源或内容片段转化为大语言模型（LLM）在聊天中可利用的相关上下文，从而提升大模型回答问题的精准度和适用性，同时增强数据安全性。AnythingLLM 作为一个功能强大且易于使用的工具，为调用和应用大模型提供了便捷的途径。它不仅具备多模型支持、文档管理、聊天模式等丰富功能，还提供了强大的对话管理和定制化选项，适用于各种应用场景，如智能客服系统、本地知识库问答、内容创作辅助等。
开源利器AnythingLLM：你的私人ChatGPT构建利器，支持主流多种大模型
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06-03 1万+
是由Mintplex Labs Inc.开发的一款开源工具，专为构建私人化的ChatGPT而设计。你可以利用现有的商业化大型语言模型（LLM）或者流行的开源LLM来创建一个功能强大的私人聊天机器人。更棒的是，它支持本地运行，也可以远程托管，灵活适应你的各种需求。
AnythingLLM - 任何文档资源内容转换为任何LLM
11-21 2761
一个全栈应用程序，使您能够将任何文档、资源或内容转换为任何 LLM 都可以在聊天期间用作参考的上下文。此应用程序允许您选择要使用的 LLM 或矢量数据库，并支持多用户管理和权限。
anythingllm 自建rag应用
03-04
### 使用 AnythingLLM 构建 RAG 应用程序 #### 1. 准备环境和依赖项 为了构建基于 AnythingLLM 的 RAG 系统，首先需要准备开发环境并安装必要的软件包。这通常涉及 Python 编程语言以及一些特定的库来处理数据检索和生成。 ```bash pip install langchain llama-index torch transformers ``` 以上命令会安装 LangChain 和 LlamaIndex 这样的框架，它们对于实现高效的检索机制至关重要[^2]。 #### 2. 数据预处理与索引创建 接下来要做的就是准备好用于训练的数据集，并将其转换成适合检索的形式。这部分工作可以通过读取文档、分割文本片段等方式完成；之后利用向量化技术建立倒排索引来加速后续查询过程中的相似度匹配操作。 ```python from langchain import DocumentLoader, VectorStore loader = DocumentLoader("path/to/your/documents") documents = loader.load() vector_store = VectorStore() for doc in documents: vector_store.add_document(doc) ``` 这段代码展示了如何加载文档并通过 `VectorStore` 创建索引结构以便于快速查找相关内容[^1]。 #### 3. 配置 Retrieval 组件 定义好数据源后，则需配置检索模块以支持灵活多变的实际应用场景需求。此阶段可能涉及到调整参数设定（比如 top_k 值）、引入额外过滤条件等措施优化最终效果表现。 ```python retriever_config = { 'top_k': 5, } def retrieve(context_query): results = vector_store.search(context_query, **retriever_config) return [result.text for result in results] ``` 此处给出了一个简单例子说明怎样根据给定问题去获取最有可能相关的几条记录作为下一步推理的基础材料。 #### 4. 整合 Generator 模型 最后一步便是集成强大的生成能力——即选用合适的预训练模型如 AnythingLLM 来理解输入信息并据此产出高质量的回答内容。值得注意的是，在实际部署过程中往往还需要考虑诸如上下文窗口大小限制等因素的影响。 ```python import anythingllm as llm generator_model = llm.AnythingModel(pretrained=True) def generate_answer(query, retrieved_contexts): prompt = f"Given the following context:\n{retrieved_contexts}\nAnswer this question: {query}" response = generator_model.generate(prompt=prompt) return response['text'] ``` 上述脚本示范了调用 AnythingLLM 接口的方式，通过组合先前找到的知识点形成连贯完整的回复[^3]。 ---
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