2026/2/16 15:30:30
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python语法
字符串
分割#xff1a;传入分隔字符#xff0c;返回分割后的字符串列表。分隔符不能是空字符串#xff08;#xff09;
str str_1_2_name
str_list str.split(_)# str_list:[str,1,2,name]拼接#xff1a;用拼接字符调用#xff0c;传入字符串或字…一周总结python语法字符串分割传入分隔字符返回分割后的字符串列表。分隔符不能是空字符串strstr_1_2_namestr_liststr.split(_)# str_list:[str,1,2,name]拼接用拼接字符调用传入字符串或字符串列表返回拼接好的字符串str_list[str,1,2,name]str_join|.join(str_list)# str_join:str|1|1|name字典obj dict()创建一个空字典obj.get(key)通过key获取对应的value没有则返回Noneobj[key]访问key对应的value没有时报错。obj.update(dict)把字典dict的键值对加入到obj中重复的key会覆盖valueobj[key] new_value直接修改key对应的valuekey没有对应的value会报错del obj[key]快捷删除键值对json_str json.dumps(obj)把字典序列化为json文本json.loads(json_str)反序列化同步CURD动态查询构建条件列表初始值赋True(可以不赋)在查询时用*解包condition[True]if[条件表达式]:condition.append([where子句])###querydb.query([表]).\filter(*confition).all()修改通过查询结果直接改值querydb.query([表]).filter().first()query.[字段][值]异步CURD动态修改构建修改列表无初始值查询时直接传入condition{}if[条件表达式]:condition[key]value###awaitdb.execute(update([表]).\ where(···).\ values(condition))RAG系统多轮对话RAG系统的核心是根据用户提问检索向量库用相似度最高的几个文档切片做成提示模板喂给LLM模型即把用户的提问优化后再交给LLM。RAG无法实现分角色system,user,assistant的对话历史功能。设置了system后会导致LLM每次都按照固定的设定回答相当于顶替了RAG喂给LLM的提示模板通过在提示模板中添加对话历史执行单轮对话方法可以实现伪多轮对话。对应的在检索向量库时需要使用携带对话历史的检索词。对话历史的存储简单的实现可以直接用RAG实例的成员属性来缓存每个RAG实例的对话历史都是新的。对话历史的进一步存储可存储在Redis中用户登录时RAG取出用户对应的对话历史。持久化需要把对话历史存储在本地或云端。业务需求实现本周任务已全部完成支付宝接口完成了通用辅助接口的测试对业务需求的两个接口还在看文档之后总结在一起