self.start = time.time() # 记录开始时间class Timer : def __enter__(self) : self . start = time . time() # 记录开始时间 return self def __exit__(self , * args) : print(f"Elapsed: {time . time() - self . start } se

这是因为`RecursiveCharacterTextSplitter` 的局限性,它将原本相关的文本切成了两个部分，第一个部分被召回，而第二个部分因为包含的信息更少，其向量相关性也下降了，没有被召回。这就导致了检索质量不理想，因为`RecursiveCharacterTextSplitter`既影响了**语块完整性**，也影响了语块的**向量相关性**。

来看这条简单清晰的逻辑链：LLMs_chain.astream(langchain中chain的API:流式输出LLM的一个个回复块「原料chat_sew.stream_chat （生成器，转换chunk为初步的SSE格式字典「初步加工产品）stream_response_generator(生成器，转换SSE协议字符串丨打包成快递)StreamingResponse(FastAPI用于流式传输响

在Dockerfile的最后我们会用到CMD来指定**当Docker容器运行起来以后要执行的命令**。大家需要注意这里容器和镜像的区别，并且它和我们之前讲到的RUN不一样：**RUN是创建镜像时候使用的，而CMD是运行容器的时候使用的。**

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把 cloud code 里面的模型换成其他的优质的开源模型试试。跑出来的效果依然非常能打，正是因为它本身的工具体系搭的非常的好。

哈希碰撞：由于输入是固定长度的数据，而输出是固定长度的哈希值，根据鸽巢原理，必然会出现数据不同而哈希值相同的情况，这叫碰撞。- 正常而言，哈希算法要尽可能减少碰撞的发生，而（对向量）位置敏感哈希函数-LSH则相反，尽可能让位置相近的数据发生碰撞，然后根据哈希碰撞来进行分组，构建方法：随机划出直线分割平面，两面的点分别增加意味0或1来表示

`langchain` 是一个大语言模型开发框架。我的理解中，`lang` 是词根"语言"，chain是单词"链"，`langchain` 便是将语言模型和组件串联成链的框架。而 `langchain` 的图标是一只鸟和一条链，一条链我能理解，为什么会有一只鸟来代表 `lang` 呢？

人类具有泛化能力，一朝被蛇咬，十年怕井绳，人类的大脑会把“蛇（危险信号）”的特征（细长、弯曲、可能突然出现）“推广”到相似的事物（井绳）上，哪怕井绳本身没危险，也会先产生警惕,帮我们避开潜在危险（比如真遇到类似蛇的毒虫时能更快反应），是演化中保留下来的“生存技能”。接下来我将分享在agent工程实践的经验。

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