在最近的項目中，我遇到了“Python訪問Ollama請求失敗”的問題。這一問題的背後，不僅僅是簡單的代碼錯誤，還涉及到架構設計、性能優化、故障處理等多方面的因素。這裏將詳細記錄下整個解決過程，以便後續參考。 業務場景分析 在當前的項目中，我們依賴Ollama作為模型訪問的中介。隨着用户數量的增加，高併發的API請求使得性能瓶頸逐漸顯現，尤其是在某些關鍵時段，業務請求的響應時間顯
在這篇博文中，我想記錄一下如何使用 Langchain 創建一個本地知識庫的過程。Langchain 是一個在自然語言處理和知識管理中非常有用的工具，它能幫助我們組織和利用知識。接下來，我會從問題背景開始，詳細描述整個故障排查和解決的過程。 問題背景 在我們公司，隨着業務的快速發展，團隊成員意識到信息管理的必要性。我們需要構建一個能夠高效存儲和查詢信息的本地知識庫。經過一番研究，
微信公眾號的getStableAccessToken和getAccessToken是兩個常用的接口，處理不同的令牌獲取方式。為了更好地理解和運用這兩個接口，下面將詳細描述處理備份策略、恢復流程、災難場景、工具鏈集成、日誌分析及最佳實踐的過程。 備份策略 首先，我們需要建立一個有效的備份策略，以確保令牌數據的安全和可靠性。 流程圖 flowchart TD A[用户
在當前生成模型技術中，Stable Diffusion XL 被廣泛應用於圖像生成任務。它的成功在於高效的提示詞（prompts）設計，保障生成的圖像質量。同時，如何優化這些提示詞，以達到更好的輸出效果，成為了研究者們亟待解決的問題。 背景定位 Stable Diffusion XL 是一種先進的圖像生成模型，使用深度學習技術變換提示詞為高質量的圖像。其基本運作可以用以下公式模型
