再提供一个查询的接口，这个接口先把传入的文本转成向量，再去pgsql向量数据库查询，最后得出结果，表结构就是文本对应向量，然后查询的时候根据向量文本相似度查询相似度最高的几条记录，这样就可以拿到文本了，再将这个文本丢给AI作参考，然后AI就可以先基于本地内容回答了。rag我简单理解来看就是我先有一段文本，先把它转成向量，保存到向量数据库中，下次我调用llm时将向量数据库中查询的结果给llm作参考并

所以现在的大概流程是：先上传文件到阿里云的对象存储，拿到图片地址后传给阿里云的人像动漫化接口，再有一个定时任务去删除这些上传的图片文件，大概保存1天左右。太难了，个人你要是想做AI的东西，直接一刀切了，我之前还做过接入微软的azure openai，微信审核直接给我拒绝了，不管你怎么提交说明都没用。想着之前腾讯云报错是因为线上环境NodeJs版本问题，索性就将线上NodeJs版本该高一点，结果当前

逻辑还是比较简单的，一个while循环，每次查找20条已过期的数据，如果没有则结束while循环，存在则进入for循环删除，分别记录删除成功、失败的数量，但是有个问题，如果一直删除失败，那么就会一直陷入死循环了。下一期文章我将继续完善两个通道之间的切换问题，以及页面的控制可以通过配置更改，如：两个通道的启用、通道二的风格选项的启用、每个通道的分享标题和图片等等配置。实现：使用while循环，在循环

欢迎大家使用我的小程序新上线的人像转动漫功能：微信搜索《一方云知》，找到小程序后拉到最下面有一个人像转动漫的图标，点进去就可以用啦，目前是免费使用哦。前端框架我用的uview，所以我在页面简单使用了uview的上传组件，拿到图片本地路径后再转成base64，腾讯云的api接口在云对象里调用。想要了解更多相关知识，可以查看我以往的文章，其中有许多精彩内容。腾讯云的这个API Explorer功能还挺

1、我们先看一下Speed系列的文档：https://cloud.baidu.com/doc/WENXINWORKSHOP/s/klqx7b1xf。从字面描述来看，就是这三个系列都是百度的大模型，好用程度排名为：Tiny系列（超高性能）、Speed系列（高性能）、Lite系列（轻量型）。综上：百度和讯飞时有真正永久免费使用的大模型，不过有并发限制，而阿里没有免费，仅降价。API文档：https:/

base_url为：http://host.docker.internal:11434/v1 这个向量模型也是我们之前安装好的。我们进到ollama的向量模型列表：https://ollama.com/search?打开ollama的官网进行下载： https://ollama.com/download。ollama支持的模型如下： https://ollama.com/search。docekr

使用ffmpeg将一个视频重复N次再输出为一个新视频

m3u8的视频如果通过一般的下载器，可能只会下载下来一个m3u8的文件，可能有时候需要在代码里下载m3u8的视频

1、我们先看一下Speed系列的文档：https://cloud.baidu.com/doc/WENXINWORKSHOP/s/klqx7b1xf。从字面描述来看，就是这三个系列都是百度的大模型，好用程度排名为：Tiny系列（超高性能）、Speed系列（高性能）、Lite系列（轻量型）。综上：百度和讯飞时有真正永久免费使用的大模型，不过有并发限制，而阿里没有免费，仅降价。API文档：https:/

再提供一个查询的接口，这个接口先把传入的文本转成向量，再去pgsql向量数据库查询，最后得出结果，表结构就是文本对应向量，然后查询的时候根据向量文本相似度查询相似度最高的几条记录，这样就可以拿到文本了，再将这个文本丢给AI作参考，然后AI就可以先基于本地内容回答了。rag我简单理解来看就是我先有一段文本，先把它转成向量，保存到向量数据库中，下次我调用llm时将向量数据库中查询的结果给llm作参考并