本教程详细讲解如何使用go语言的`go.net/html`库从html节点中提取纯文本内容。
慧中标AI标书 慧中标AI标书是一款AI智能辅助写标书工具。
替代方案：多进程 + 消息队列 由于pthreads依赖ZTS且不适用于FPM环境，生产环境中更推荐使用多进程模型配合消息队列实现类似“实时”效果。
例如：is_student or is_senior 学生或老人可享优惠 not：取反。
可通过 copy 函数安全复制数据。
这时，负向先行断言和负向后行断言就派上用场了。
这使得Go程序极易分发，只需拷贝一个文件即可运行，无需担心目标系统缺少特定动态链接库的问题。
它在性能上接近原生 ADO.NET，同时大幅简化映射代码。
反射中判断变量是否为nil的关键点 通过 reflect.Value 和 reflect.Type 可以获取变量的运行时信息。
from langchain_community.embeddings import VertexAIEmbeddings from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter, Language from langchain_community.vectorstores import FAISS import os # 1. 初始化嵌入模型 # 确保您已配置Vertex AI认证，例如通过gcloud auth application-default login EMBEDDING_QPM = 100 EMBEDDING_NUM_BATCH = 5 embeddings = VertexAIEmbeddings( requests_per_minute=EMBEDDING_QPM, num_instances_per_batch=EMBEDDING_NUM_BATCH, model_name="textembedding-gecko", max_output_tokens=512, temperature=0.1, top_p=0.8, top_k=40 ) # 2. 初始化文本分割器 # 根据您的文档类型选择合适的分割器和参数 text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter.from_language( language=Language.PYTHON, # 示例：如果您的训练数据是Python代码或类似结构 chunk_size=2000, chunk_overlap=500 ) # 3. 加载并分割训练数据 docs = [] training_data_dir = "training/facts/" # 假设您的训练数据文件在此目录下 if not os.path.exists(training_data_dir): os.makedirs(training_data_dir) # 创建一些示例文件以便代码运行 with open(os.path.join(training_data_dir, "fact1.txt"), "w") as f: f.write("LangChain是一个用于开发由大型语言模型（LLM）驱动的应用程序的框架。
解决方案：手动关联对象 除了等待 flush 操作之外，也可以手动关联对象，从而立即访问到子类对象。
### 理解字符串的表示形式 首先，需要理解Python中字符串的表示形式。
下面详细介绍如何规范地将PHP项目从开发环境部署到生产环境。
直接使用DOUBLE而不指定精度通常是正确的做法。
基本上就这些。
encoding/json包支持的基本类型映射如下： bool：对应JSON布尔值 float64：对应JSON数字 string：对应JSON字符串 []interface{}：对应JSON数组 map[string]interface{}：对应JSON对象 nil：对应JSON null 从上述映射关系可以看出，对于JSON对象，其键始终被处理为string类型。
并发开销：创建和调度goroutine以及通过通道进行通信都有成本。
完整实现示例 下面是一个完整的Python代码示例，演示了如何结合使用正则表达式预处理和 skipinitialspace 参数来健壮地读取包含复杂格式和不平衡引号的CSV文件。
这种方式简洁且类型安全。
这不仅能有效防止SQL注入，还能在批量插入时提高性能，因为数据库可以缓存执行计划。

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