这个框架基于python的的 Pytest 进行测试执行，并结合 Allure插件 生成测试报告的测试框架。采用 关键字驱动 方式，使测试用例更加清晰、模块化，同时支持 YAML 文件来管理测试用例，方便维护和扩展。

这个框架基于python的的 Pytest 进行测试执行，并结合 Allure插件 生成测试报告的测试框架。采用 关键字驱动 方式，使测试用例更加清晰、模块化，同时支持 YAML 文件来管理测试用例，方便维护和扩展。

下面这行代码涉及到，数据加载以及数据合并。我会逐步拆解这行代码，讲解其中的知识点。来演示如何并行计算一个简单的任务：计算一系列数字的平方。加载大批量的数据，数据量巨大时，该方法有很大优势。

分隔符就像是 Prompt 中的墙，将不同的指令、上下文、输入隔开，避免意外的混淆。你可以选择用 ```，“”"，< >， ，: 等做分隔符，只要能明确起到隔断作用即可。好的提示词工程才能最大限度的发挥llm大脑的作用，高质量的提问往往才联系着高质量的回答，所以我们应该学习如何更好的写出提示词。“Few-shot” prompting（少样本提示），即在要求模型执行实际任务之前，给模型提供一两个参

在机器学习和自然语言处理（NLP）中，词向量（Embeddings）是一种将非结构化数据，如单词、句子或者整个文档，转化为实数向量的技术。这些实数向量可以被计算机更好地理解和处理。嵌入背后的主要想法是，相似或相关的对象在嵌入空间中的距离应该很近。让我们以“king”、“queen”和“man”为例来说明词向量的应用。假设我们使用Word2Vec模型训练了一组词向量，我们可以通过简单地对这些向量进行

分隔符就像是 Prompt 中的墙，将不同的指令、上下文、输入隔开，避免意外的混淆。你可以选择用 ```，“”"，< >， ，: 等做分隔符，只要能明确起到隔断作用即可。好的提示词工程才能最大限度的发挥llm大脑的作用，高质量的提问往往才联系着高质量的回答，所以我们应该学习如何更好的写出提示词。“Few-shot” prompting（少样本提示），即在要求模型执行实际任务之前，给模型提供一两个参

分隔符就像是 Prompt 中的墙，将不同的指令、上下文、输入隔开，避免意外的混淆。你可以选择用 ```，“”"，< >， ，: 等做分隔符，只要能明确起到隔断作用即可。好的提示词工程才能最大限度的发挥llm大脑的作用，高质量的提问往往才联系着高质量的回答，所以我们应该学习如何更好的写出提示词。“Few-shot” prompting（少样本提示），即在要求模型执行实际任务之前，给模型提供一两个参

分隔符就像是 Prompt 中的墙，将不同的指令、上下文、输入隔开，避免意外的混淆。你可以选择用 ```，“”"，< >， ，: 等做分隔符，只要能明确起到隔断作用即可。好的提示词工程才能最大限度的发挥llm大脑的作用，高质量的提问往往才联系着高质量的回答，所以我们应该学习如何更好的写出提示词。“Few-shot” prompting（少样本提示），即在要求模型执行实际任务之前，给模型提供一两个参

如果电脑上有多个python版本，可以使用py命令来执行上述的命令，py命令可以参考我的这篇博客。首先尝试更新 setuptools 和 wheel。无法正确安装，查看错误日志后发现是。这个包下了下来，解压后运行。仍然报错，然后直接把。