rclone 是一个开源的命令行程序，用于管理和同步不同云存储服务和本地文件系统之间的文件。它支持多种云存储服务，包括 Google Drive、Dropbox、OneDrive、Amazon S3、Backblaze B2 等。以下是 rclone 的详细介绍： 主要功能 1. 文件同步： * 可以将本地文件夹与云存储同步，或在多个云存储之间同步文件。 2. 文件管理： * 支持基本的文件操作，如复制、移动、删除和列出文件。 3. 加密： * 提供加密功能，允许用户在上传到云存储之前加密文件，确保数据安全。 4. 多线程： * 支持多线程上传和下载，提高传输速度。 5. 增量备份： * 只上传或下载更改过的文件，节省带宽和时间。 6. 远程挂载： * 可以将云存储作为本地文件系统挂载，方便使用。 7. 支持多种协议： * 除了云存储服务，还支持 FTP、SFTP、WebDAV 等协议。 安装 rclone 可以在多个操作系统上安装，包括 Windows、macOS 和 Linux。可以通过以下命令快速安装： * Windows： 访问 rclone 官方网站 下载可执行文件。 macOS（使用 Homebrew）： brew install rclone Linux（使用包管理器）： sudo apt install rclone 配置 配置 rclone 以连接云存储服务： 1. 按照提示选择操作（例如，创建新的 remote）。 2. 选择云存储服务并提供必要的认证信息（如 API 密钥、OAuth2 等）。 运行以下命令： rclone config 常用命令 挂载云存储： rclone mount remote:bucket_name /path/to/mount 删除文件： rclone delete remote:bucket_name/path/to/file 移动文件： rclone move /path/to/local remote:bucket_name 同步文件： rclone sync /path/to/local remote:bucket_name 复制文件： rclone copy /path/to/local remote:bucket_name 列出文件： rclone ls remote:bucket_name 进阶用法 * 加密文件： 在配置 rclone 时，可以选择加密 remote，使用 rclone copy 等命令时，它会自动加密文件。 * 调度任务： 可以使用 cron 或其他调度工具定期备份文件。 调试模式： 在执行命令时添加 -vv 选项，以便获得详细的调试信息。 rclone copy /path/to/local remote:bucket_name -vv 文档和社区 * 官方文档：rclone.org * GitHub 仓库：rclone GitHub 结论 rclone 是一个强大且灵活的工具，适合需要管理和同步云存储的用户。无论是个人用户还是企业用户，rclone 都能提供有效的解决方案。

在 PostgreSQL 中，创建一个新用户的方式可以通过 PostgreSQL 的命令行工具 psql 或者 SQL 命令来完成。下面是如何创建一个新的 PostgreSQL 用户的详细步骤： 1. 进入 PostgreSQL 交互模式 首先，登录到你的 PostgreSQL 数据库。可以通过以下命令进入 PostgreSQL： sudo -u postgres psql 如果你正在使用 Docker 容器，你可以进入容器并执行 psql： docker exec -it <container_name> psql -U postgres 其中 <container_name> 是你的 PostgreSQL 容器的名称，通常在 docker-compose.yml 中指定为 strapiDB。 2. 创建新用户 在 PostgreSQL 交互模式中，可以使用 CREATE USER 命令创建一个新用户。你可以指定用户名和密码： CREATE USER new_username WITH PASSWORD 'password'; 例如： CREATE USER myuser WITH PASSWORD 'mypassword'; 3. 为用户授予权限 默认情况下，新用户没有数据库访问权限。你可以使用 GRANT 语句将权限授予用户。通常，首先需要创建一个数据库，并将对该数据库的权限授予新用户： 创建数据库： CREATE DATABASE mydb; 授予数据库权限： GRANT ALL PRIVILEGES ON DATABASE mydb TO myuser; 你也可以只授予某些特定权限，例如连接权限或表的操作权限。 4. 退出 PostgreSQL 完成操作后，可以使用 \q 退出 PostgreSQL 交互模式： \q 示例： sudo -u postgres psql CREATE USER myuser WITH PASSWORD 'mypassword'; CREATE DATABASE mydb; GRANT ALL PRIVILEGES ON DATABASE mydb TO myuser; \q Docker 容器内操作： 如果你在 Docker 容器中运行 PostgreSQL，可以使用以下命令进入容器并执行上述 SQL 命令： docker exec -it strapiDB psql -U postgres 给予所有权限 如果你想为 PostgreSQL 中的新用户授予所有权限，可以使用 GRANT 命令来授予该用户对特定数据库的所有权限。以下是授予所有权限的步骤： 1. 使用 GRANT 授予特定数据库的所有权限 在 PostgreSQL 中，GRANT ALL PRIVILEGES 语句可以用于将所有权限授予指定用户，适用于某个数据库的所有操作（如查询、插入、更新、删除等）。 假设你要授予用户 myuser 对数据库 mydb 的所有权限，命令如下： GRANT ALL PRIVILEGES ON DATABASE mydb TO myuser; 2. 授予对所有表的权限 GRANT ALL PRIVILEGES ON DATABASE 只是授予用户在数据库级别的权限。为了让用户能对该数据库内的表和其他对象进行操作，你需要进一步授予对所有表的权限。 GRANT ALL PRIVILEGES ON ALL TABLES IN SCHEMA public TO myuser; 这个命令将授予 myuser 对 public schema 下所有表的权限（public 是默认 schema）。如果你有自定义 schema，请将 public 替换为相应的 schema 名称。 3. 授予对所有序列的权限 如果数据库中有自增字段（sequence），你还需要授予用户对所有序列的权限： GRANT ALL PRIVILEGES ON ALL SEQUENCES IN SCHEMA public TO myuser; 4. 授予对所有函数的权限 如果你希望新用户能够调用数据库中的所有函数，也可以授予函数调用权限： GRANT ALL PRIVILEGES ON ALL FUNCTIONS IN SCHEMA public TO myuser; 5. 授予超级用户权限（可选） 如果你希望用户拥有数据库的超级权限（最高权限），可以授予超级用户角色，但这通常不推荐，除非你有非常强的理由，因为超级用户可以执行所有操作，包括管理数据库配置、创建和删除数据库等： ALTER USER myuser WITH SUPERUSER; 请注意，授予超级用户权限会让该用户获得对整个 PostgreSQL 实例的完全控制，而不仅仅是某个数据库。 6. 完整示例 假设你要为用户 myuser 创建数据库 mydb 并给予所有权限，操作顺序如下： sudo -u postgres psql -- 创建用户 CREATE USER myuser WITH PASSWORD 'mypassword'; -- 创建数据库 CREATE DATABASE mydb; -- 授予用户对数据库的所有权限 GRANT ALL PRIVILEGES ON DATABASE mydb TO myuser; -- 授予用户对 public schema 下所有表的权限 GRANT ALL PRIVILEGES ON ALL TABLES IN SCHEMA public TO myuser; -- 授予用户对所有序列的权限 GRANT ALL PRIVILEGES ON ALL SEQUENCES IN SCHEMA public TO myuser; -- 授予用户对所有函数的权限 GRANT ALL PRIVILEGES ON ALL FUNCTIONS IN SCHEMA public TO myuser; -- （可选）授予超级用户权限 -- ALTER USER myuser WITH SUPERUSER; 这样，用户 myuser 就可以完全管理 mydb 数据库，并对其中的表、序列和函数执行所有操作。 permission denied for schema public 在 PostgreSQL 中，出现 "permission denied for schema public" 的错误，通常意味着用户缺乏访问数据库中 public 模式的权限。尽管你为用户授予了数据库级别的权限，但该用户可能没有足够的权限访问特定的模式（如 public）。 要解决这个问题，需要为 myuser 授予对 public 模式的权限。可以按照以下步骤操作： 1. 授予 public 模式的使用权限 使用以下命令为用户授予 public 模式的访问权限： GRANT USAGE ON SCHEMA public TO myuser; 2. 授予 public 模式中对象的所有权限 授予用户对 public 模式中所有对象（如表、视图等）的操作权限： GRANT ALL PRIVILEGES ON ALL TABLES IN SCHEMA public TO myuser; 3. 授予未来对象的默认权限（可选） 如果你希望用户对未来创建的表也自动拥有权限，可以设置默认权限： ALTER DEFAULT PRIVILEGES IN SCHEMA public GRANT ALL ON TABLES TO myuser; 总结： 1. 授予用户 public 模式的使用权限 (GRANT USAGE)。 2. 授予用户对 public 模式中现有和未来对象的权限。 这样，myuser 应该可以在 mydb 数据库的 public 模式下正常操作。 没有创建表的权限 GRANT CREATE ON SCHEMA public TO mydb; -- 允许在该模式下创建对象

NetBird 是一个开源的 VPN 解决方案，旨在简化和加速安全网络的创建。它允许用户通过 WireGuard 协议，在云端或本地的环境中创建跨区域、跨平台的私有网络，适合于企业和个人的网络管理需求。以下是 NetBird 的详细介绍： 1. 主要特性: * 简单配置: NetBird 不需要复杂的 VPN 配置，用户只需在客户端和服务器之间安装并运行 NetBird 即可创建 VPN 网络。 * 基于 WireGuard: NetBird 利用 WireGuard 的安全性和高效性，实现快速的加密连接，减少了传统 VPN 的开销。 * 自托管与云托管: 用户可以选择在本地数据中心或在云平台上托管 NetBird，灵活适应各种环境。 * 跨平台支持: 支持多种操作系统，包括 Linux、Windows、macOS 和各类容器（如 Docker）。 * 零信任架构: NetBird 支持零信任网络架构，确保只有经过验证和授权的设备才能访问网络资源，提供更高的安全性。 * 自动化管理: 支持通过 Web UI 或 API 进行用户和设备的管理，提供方便的监控和配置工具。 2. 使用场景: * 远程办公: NetBird 能够帮助分布式团队通过安全的 VPN 网络进行协作和共享资源。 * DevOps 和开发者: 通过 NetBird 创建安全的开发环境，将生产环境、开发服务器和个人电脑无缝连接在一起。 * 跨区域网络连接: 可以在全球不同区域的数据中心之间创建 VPN，确保数据安全传输。 * 物联网 (IoT) 和边缘计算: 为 IoT 设备和边缘设备提供安全的通信通道，确保数据隐私。 3. 技术优势: * 性能优越: 相较于传统 VPN，NetBird 基于 WireGuard 的架构在性能和加密效率方面具有显著优势。 * 可扩展性: 支持大规模设备和用户的网络环境，适用于企业级网络部署。 * 社区支持: NetBird 是一个开源项目，拥有活跃的社区支持和丰富的文档，便于定制和二次开发。 4. 安装与使用: * Docker 部署: 通过 Docker 镜像快速部署服务器，并在客户端安装相应的 NetBird 软件。 * 管理界面: 提供简单易用的 Web 界面，可以在界面上完成网络的设置、用户管理以及连接监控。 * CLI 管理工具: 通过命令行界面可以对网络进行更高级的配置和调试。 NetBird 是一个轻量、强大且现代化的 VPN 解决方案，适合个人使用，也能满足企业安全网络的需求。

很多人用了几百年docker却不知道docker swarm，这让人很震惊！！ 我只用了不到一百年，所以不知道也不丢人，所以写下来。 Docker Swarm Mode 是 Docker 内置的 集群管理与编排工具，允许你将多个 Docker 主机组成一个集群，使它们看起来像一个单一的 Docker 引擎。通过 Docker Swarm Mode，用户可以更轻松地管理和协调在多台主机上运行的容器应用。 Docker Swarm Mode 的核心概念： 1. Swarm 集群 (Swarm Cluster)： * Swarm 是由多台 Docker 主机构成的集群，这些主机可以作为集群中的节点。集群中的每个节点都可以运行 Docker 容器。 2. 管理节点 (Manager Node)： * 管理节点负责整个集群的控制、协调和调度任务。它们接受用户的请求，分配容器到工作节点运行。你可以有多个管理节点来确保高可用性。 3. 工作节点 (Worker Node)： * 工作节点仅负责在管理节点分配的任务下运行容器。工作节点不直接参与集群的管理，但会通过管理节点获取工作指令。 4. 服务 (Service)： * 服务 是 Swarm Mode 中的应用程序定义，它描述了需要运行的容器以及在集群中分配的方式。例如，服务可以指定在集群中运行 5 个副本的 Nginx 容器。 5. 任务 (Task)： * 每个服务在 Docker Swarm 中都会产生具体的 任务。任务是一个单一的容器运行单元，分配到集群中的某个节点。每个任务代表集群中的一个容器实例。 6. 服务调度 (Service Scheduling)： * Swarm Mode 会自动决定哪个节点来运行服务的任务。例如，如果你想要部署一个应用的 3 个副本，Swarm Mode 会自动将这些容器分布在可用的节点上。 7. 全局服务 (Global Service)： * Swarm Mode 支持 全局服务，即在集群中的每个节点上运行一个容器。这在需要每个节点上都有相同服务（如日志收集或监控代理）时特别有用。 8. 滚动更新 (Rolling Update)： * Swarm Mode 支持 滚动更新，允许你逐步更新服务，确保在更新过程中最小化应用程序中断。例如，可以逐步停止旧版本容器并启动新版本容器。 Docker Swarm Mode 的优点： 1. 简化管理：通过 Swarm，你可以像管理单个 Docker 主机一样管理整个集群，简化了多主机环境下容器的管理。 2. 高可用性 (High Availability)：你可以配置多个管理节点来确保高可用性，即使某个节点宕机，集群仍然可以正常工作。 3. 自动扩展与负载均衡：Swarm 可以根据定义自动扩展服务的副本数量，并提供内置的负载均衡功能，将流量分配给不同的服务副本。 4. 安全性：Swarm Mode 集成了 TLS 加密来保证节点之间的通信安全。 Docker Swarm Mode 的常见使用场景： * 微服务架构：Swarm 非常适合运行微服务架构，多个微服务可以作为独立的服务在集群中运行，并根据需要动态扩展。 * 集群中的应用部署：当需要在多个主机上运行同一应用时，Swarm 可以帮助管理这些应用实例，并确保它们平衡分布在集群中。 * 高可用架构：当应用需要高可用时，可以使用 Swarm Mode 来确保服务在集群的多个节点上运行，避免单点故障。 简单例子：创建 Swarm 集群 1. 添加节点到集群： 在其他主机上运行 docker swarm join 命令，并提供管理节点的 IP 地址和 Token，新的主机会加入 Swarm 集群，成为工作节点或管理节点。 创建服务： 例如，要运行一个 3 个副本的 Nginx 服务： docker service create --replicas 3 --name my_nginx nginx 这会在集群中分布运行 3 个 Nginx 容器。 初始化 Swarm 集群： docker swarm init 这会在当前主机上创建一个管理节点。 总结： Docker Swarm Mode 提供了集群管理和编排的功能，使你可以轻松地在多主机环境中管理和扩展容器应用，同时保证高可用性和负载均衡。 docker swarm 只有两个节点的情况 docker service create --replicas 3 --name my_nginx nginx 运行3个？ 在 Docker Swarm 中，即使只有两个节点，你仍然可以通过 --replicas 3 指定服务副本数为 3，Docker Swarm 会尽量满足你的副本数量要求。然而，副本的分配和调度有一些规则和行为模式： 具体情况： 1. 副本分配：比如： * 如果你有两个节点，而你要求运行 3 个副本，Docker Swarm 会将 3 个容器分配到这两个节点上。 * 一般情况下，Swarm 会尽量将副本均匀分布在两个节点上。由于你有两个节点，它会将两个副本分配到一个节点，剩下的一个副本分配到另一个节点。 * 节点 A：运行 2 个 Nginx 容器 * 节点 B：运行 1 个 Nginx 容器 2. 资源不足的情况： * 如果节点的资源（例如 CPU 或内存）不足以运行这些副本，Swarm 可能会提示错误，无法启动所有副本。你可以通过 docker service ps my_nginx 查看每个副本的状态。如果资源不足，某些副本可能会处于 Pending 状态。 3. 节点故障的情况： * 如果其中一个节点发生故障，Swarm 会尽量在剩余的节点上重新分配副本。 * 例如，若节点 A 出现故障，Swarm 会尝试在节点 B 上创建足够多的容器来满足副本数（假设节点 B 资源足够）。 总结： 在只有两个节点的情况下，Swarm 可以按照你的要求运行 3 个副本，Swarm 会根据节点的数量和资源情况进行副本分配。如果没有更多的节点，Swarm 也只能在这两个节点中进行分配。 我不是很懂哦。 那公开的端口都一样的话， 怎么解决的冲突？ 在 Docker Swarm 中，当你创建服务并为多个副本分配相同的公开端口时，Swarm 会通过内置的 负载均衡 和 服务调度机制 来处理端口冲突问题，确保所有副本都能通过同一个端口访问，而不会产生冲突。 具体说明： 1. Swarm 内置的负载均衡 (Swarm Load Balancer)： * 当你在 Docker Swarm 中创建一个服务并公开一个端口（例如 -p 80:80），Swarm 会自动在集群中配置一个虚拟 IP（VIP），这个虚拟 IP 会将流量分发到该服务的多个副本上。 * 即使多个副本在不同节点上运行并使用相同的内部端口（例如 80），Swarm 会在每个节点上监听这个端口，并通过 VIP 将流量根据负载均衡策略分发给相应的副本。 2. Docker 的端口映射 (Port Mapping)： * 在 Swarm 模式下，你不需要像在普通 Docker 环境中那样为每个容器手动映射不同的端口。在 Swarm 中，所有副本的公开端口是通过 Swarm 服务的虚拟 IP 管理的，这样可以避免端口冲突。 * 例如，如果你运行一个有 3 个副本的服务 my_nginx 并暴露端口 80，Swarm 会在每个节点上监听端口 80，然后将请求根据负载均衡规则路由到某一个容器副本。 3. Ingress 网络 (Ingress Network)： * Docker Swarm 使用 Ingress 网络 来确保流量能够在集群的所有节点之间流动。即使一个服务的副本没有在某个节点上运行，只要 Swarm 集群在这个节点上监听了公开端口，Ingress 网络会将请求转发到运行副本的其他节点。 * 例如，你有两个节点，一个节点上运行 2 个副本，另一个节点上运行 1 个副本。如果你访问任意一个节点的公开端口，Swarm 都会通过 Ingress 网络将流量分发到其他节点的副本。 如何解决端口冲突问题： 当多个副本使用相同的公开端口时，Swarm 会通过以下几种方式避免冲突： * 服务级别的端口公开：端口是对整个服务公开的，而不是对每个容器实例公开。因此，服务的所有副本共享同一个公开端口，而 Swarm 内部通过负载均衡来处理具体哪个副本响应请求。 * 虚拟 IP (VIP) 负载均衡：每个服务都有一个 VIP，这个 VIP 是服务的统一入口。Swarm 会根据 VIP 将请求分配到不同节点上的副本，而不会暴露每个副本的实际容器端口。 * Ingress 网络：即使某些副本没有在某个节点上运行，Swarm 也会通过 Ingress 网络将流量从监听端口路由到运行副本的节点，确保无论你访问哪个节点的公开端口，请求都可以被处理。 举例说明： 假设你有两个节点，创建一个 nginx 服务并要求运行 3 个副本，公开端口 80： docker service create --name my_nginx --replicas 3 -p 80:80 nginx * 节点 A 和 B 各自运行 2 个和 1 个 nginx 副本。 * Swarm 在每个节点的 80 端口上监听请求。 * 用户可以通过访问任意一个节点的 IP 地址和端口 80 访问服务，例如： * http://nodeA:80 或 http://nodeB:80 * Swarm 会自动负载均衡请求，并将流量分配到任意一个可用的 nginx 副本，无论这个副本是在节点 A 还是节点 B 上运行。 最终结果：你不需要担心端口冲突，Swarm 会确保所有节点的端口保持一致，并通过负载均衡和网络路由解决副本的访问问题。 总结： * Docker Swarm 使用集群的服务级别端口管理，不会为每个容器单独分配端口，而是为整个服务分配一个公开端口。 * Swarm 内置的负载均衡和 Ingress 网络确保所有节点上监听的公开端口是统一的，并通过网络将请求路由到实际运行容器的节点，避免端口冲突问题。

~/.cache/huggingface/hub/ 更新 2023-05-02：缓存位置再次更改，现在位于 ~/.cache/huggingface/hub/，如 @Victor Yan 所报告的那样。值得注意的是，hub/ 目录中的子文件夹现在类似于克隆模型的路径命名，而不像以前版本中使用 SHA 哈希。

假设对于 300 多 GB 的大文件夹，选择是直接拷贝还是压缩取决于你的需求和硬盘空间： 1. 直接拷贝 * 优点：简单、速度快，不需要额外的处理。 * 缺点：文件占用的空间较大，可能需要更多存储空间。如果文件数量非常多，传输时可能会有较多的文件读写操作。 2. 压缩成 ZIP 文件 * 优点：压缩后文件大小会减少，节省空间；将多个文件打包为一个文件，便于传输和管理。 * 缺点：压缩大文件夹可能耗时较长，特别是如果文件夹中有很多小文件。此外，压缩会增加 CPU 和磁盘使用，可能对性能有影响。 选择建议： * 如果你不太担心存储空间，建议直接拷贝，因为速度快且操作简单。 * 如果存储空间有限或者你需要备份到外部设备，压缩是个不错的选择，虽然时间会稍长一点。 你可以根据存储空间和传输需求来决定，如果压缩，推荐使用 tar 或 zip 工具： tar -czvf backup.tar.gz /path/to/your/folder 这个命令会将文件夹压缩为 .tar.gz 格式，节省空间。 在从 ext4 文件系统拷贝数据到其他文件系统时，打包方式主要取决于目标文件系统的特点以及文件数量和大小。以下是几种常见的打包方式，适合不同场景： 1. 直接拷贝 * 适用场景：目标文件系统支持大文件（如 NTFS、exFAT）。 * 优点：无需压缩，速度快，适合快速备份和传输。 * 缺点：大文件数量和体积可能导致传输时间较长，且硬盘需要足够的空间。 操作方法：直接使用 cp 或者 rsync 来复制文件夹： cp -r /path/to/source /path/to/destination # 或者 rsync -av /path/to/source /path/to/destination 2. 压缩打包：tar * 适用场景：目标文件系统支持大文件，想要减少传输次数。 * 优点：可以将多个文件打包成一个，减少传输时的文件管理复杂度；压缩可以节省存储空间。 * 缺点：压缩和解压可能耗时较长，特别是文件夹内容非常大的情况下。 操作方法： tar -cvf backup.tar /path/to/folder # 或者进行压缩 tar -czvf backup.tar.gz /path/to/folder 3. 分卷压缩：tar + split * 适用场景：目标文件系统对单个文件大小有限制（如 FAT32 的 4GB 限制），或者为了更方便管理备份文件。 * 优点：可以处理目标文件系统对单文件大小的限制。 缺点：需要在目标系统上重新合并这些分卷： cat backup.tar.part* | tar -xvf - 操作方法：先使用 tar 压缩，然后用 split 分割成小块： tar -cvf - /path/to/folder | split -b 4G - backup.tar.part 这样会生成每个 4GB 大小的分卷文件。 4. 压缩：zip * 适用场景：目标系统没有安装 tar，或者需要更广泛的兼容性（如 Windows 系统）。 * 优点：大多数操作系统自带对 ZIP 文件的支持，适合在不同平台之间传输。 * 缺点：压缩率可能没有 tar.gz 高。 操作方法： zip -r backup.zip /path/to/folder 推荐： * 如果目标文件系统支持大文件，建议直接使用 tar 或者 tar.gz 压缩，简洁高效。 * 如果目标文件系统对单个文件大小有限制（如 FAT32），建议使用 tar 打包后配合 split 分卷传输。 权限问题 如果你在从 ext4 文件系统打包或传输文件时需要保留文件的权限和元数据（如所有者、组、时间戳等），这是一个重要的考虑因素，特别是在 Linux 和 Unix 系统中使用时。不同的打包方法在权限保留上有不同的表现： 1. tar 命令 * 适用场景：需要保留文件的权限和元数据。 * -p：保留文件权限。 * -z：压缩为 gzip 格式（可选）。 * 优点：打包和解压后，文件权限和元数据会被完整保留，适合在不同 Linux 系统之间传输。 * 注意：如果目标文件系统不支持这些元数据，解压时可能会丢失部分信息。 操作方法：tar 是最推荐的打包方式，因为它默认会保留文件的权限、所有者、组、时间戳等信息。 tar -cvpzf backup.tar.gz /path/to/folder 选项： 2. rsync * 适用场景：直接拷贝并保留权限，特别适合在不同的 Linux 系统间传输。 * -a：保留权限、符号链接、所有者和时间戳。 * -v：显示详细信息。 * -z：压缩数据传输（可选）。 * 优点：实时传输时保留权限和元数据，且支持增量拷贝。 操作方法： rsync -avz /path/to/source /path/to/destination 选项： 3. zip 命令 * 适用场景：跨平台传输时需要打包（如在 Windows 系统中使用）。 * 缺点：zip 默认不保留 Unix 文件的权限（如所有者、组、执行权限等），如果你需要保留权限信息，zip 可能不是最佳选择。 操作方法： zip -r backup.zip /path/to/folder 4. cp 命令 * 适用场景：需要直接复制文件并保留权限。 * -a：归档模式，保留权限、所有者、组、符号链接和时间戳。 操作方法： cp -a /path/to/source /path/to/destination 选项： 5. 考虑的权限问题 * 跨平台权限支持：如果目标文件系统不支持 Unix/Linux 的文件权限（如 NTFS、exFAT、FAT32），即使你使用 tar 或 rsync 保留了权限，解压或传输到目标文件系统时，这些权限可能会丢失。 * 重解压后的权限丢失：在不支持权限的文件系统（如 Windows）中，即使你在 Linux 上通过 tar 打包保留了权限，解压缩到 Windows 后，这些权限信息不会被保留。 * 备份后的解压环境：如果你计划在另一个支持权限的 Linux 系统上解压和使用，确保使用支持权限的文件系统（如 ext4、NTFS）。 总结： * 如果需要保留权限和元数据，推荐使用 tar 或 rsync 进行打包和传输。 * 如果目标文件系统不支持权限（如 exFAT、FAT32），即使打包时保留了权限，解压时这些权限也可能无法恢复。

显卡OC指的是显卡超频，即通过提升显卡核心频率、显存频率以及电压等参数来提升显卡的性能。超频后，显卡可以运行得更快，从而在游戏和其他图形密集型任务中获得更高的帧率和更流畅的体验。 显卡OC主要有以下用途： * 提升性能: 显卡超频可以提升显卡的性能，从而在游戏中获得更高的帧率和更流畅的体验。 * 提高性价比: 对于预算有限的用户，超频可以帮助他们以更低的成本获得更高的性能。 * 挑战极限: 对于一些追求极致性能的用户，超频可以帮助他们挑战显卡的性能极限。 但是，显卡超频也有一些风险，例如： * 显卡可能过热: 超频会增加显卡的功耗和热量，如果散热不足，显卡可能会过热导致性能下降甚至损坏。 * 显卡可能不稳定: 超频可能会导致显卡不稳定，例如游戏画面卡顿、蓝屏等。 * 缩短显卡寿命: 超频会加速显卡的老化，缩短其使用寿命。 因此，建议只有对显卡超频有一定了解，并且愿意承担风险的用户才尝试超频。在超频之前，建议先了解显卡的规格参数，选择合适的超频软件，并做好散热措施。

了解如何利用 Notion 的公共 API 构建集成。 利用 Notion 公共 API 进行集成 Notion 工作区是一个协作环境，团队可以在其中以高度自定义的方式组织工作、管理项目并存储信息。Notion 的 REST API 使开发者能够通过编程直接与工作区中的元素进行交互。主要功能包括： * 页面：创建、更新和检索页面内容。 * 数据库：管理数据库、属性、条目和模式。 * 用户：访问用户资料和权限。 * 评论：处理页面和内联评论。 * 内容查询：搜索工作区中的内容。 * 认证：通过 OAuth 2.0 进行安全集成。 * 链接预览：自定义共享链接的显示方式。 为了通过编程与 Notion 工作区进行交互，必须将这些操作与某个 Notion 用户关联。Notion 通过允许 API 请求链接到一个“bot”（机器人）用户来实现这一点。 开发者可以创建集成来定义机器人的功能，包括为 API 请求进行身份验证、决定何时发起请求，以及设置机器人的读/写权限。实际上，使用 Notion 公共 API 需要创建一个集成，该集成概述了机器人如何与您的工作区交互，并将 REST API 请求分配给机器人。 主要有两种集成类型： 1. 内部集成：用于私人工作区增强。 2. 公共集成：用于更广泛的、可共享的功能，包括链接预览。 有关集成可能性和 API 详细信息的更多信息，请继续阅读指南或查阅 API 参考。查看我们的演示以获取实际示例。 什么是 Notion 集成？ Notion 集成，有时称为连接，允许开发者以编程方式与 Notion 工作区进行交互。这些集成有助于将 Notion 工作区的数据与其他应用程序链接，或在 Notion 内实现工作流自动化。 集成安装在 Notion 工作区中，并需要用户明确授权以访问 Notion 页面和数据库。 创建 Notion 集成，为团队解锁更多可能性。 Notion 用户可以访问大量现有的集成库，以进一步提升使用体验。对于有兴趣创建自定义解决方案的开发者，Notion 支持开发内部和公共集成。两者都使用 Notion API 与工作区进行交互。 接下来，让我们探索内部集成和公共集成。 内部集成 vs. 公共集成 Notion 集成有两种类型：内部集成和公共集成。了解它们之间的区别有助于选择适合您开发需求的正确方法。 * 内部集成：仅限于一个工作区，只有该工作区的成员可以访问。适用于自定义工作区增强。 * 公共集成：面向更广泛的用户，适用于任何 Notion 工作区。它们满足广泛的使用场景，并通过 OAuth 2.0 协议进行工作区访问授权。 🔑 公共集成必须通过 Notion 的安全审核后才能发布。 主要区别 特性 内部集成 公共集成 范围 限于单个特定的工作区。 可用于多个不相关的工作区。 用户访问 只有集成所在工作区的成员可以访问。 任何 Notion 用户都可以访问，无论其所属的工作区。 创建 由工作区所有者在集成仪表板内创建。 由工作区所有者在集成仪表板内创建。 权限 工作区成员通过 Notion UI 明确授予页面或数据库访问权限。 用户在 OAuth 流程中授权访问其页面，或直接与集成共享页面。 OAuth 协议 不适用，因访问仅限于单个工作区。 使用 OAuth 2.0 协议，安全访问多个工作区的信息。 仪表板可见性 工作区所有者可以在集成仪表板中查看，包括其他人创建的集成。 - 你可以构建的内容：集成的用例 Notion 的 REST API 为集成带来了无限可能，既可以增强内部工作流程，也可以创建面向公众的应用程序。以下是一些开发者通过 Notion 构建的创新集成的详细案例： 数据集成 数据集成利用 Notion API 来自动化 Notion 和其他系统之间的数据流。 * 自动通知：开发能够监控 Notion 数据库更改的集成。一旦检测到更改，这些集成可以自动发送通知到不同的通信渠道。 * GitHub 同步：创建集成，使 Notion 的问题与 GitHub 的问题保持同步。 * 外部数据导入：构建集成，直接将外部来源的数据导入 Notion 数据库。这可以包括导入客户数据、项目更新或任何其他相关信息。 🔗 示例： * 创建一个集成 * 处理评论 * 处理数据库 * 处理文件和媒体 * 处理页面内容 链接预览集成 通过链接预览集成增强 Notion 内的共享体验，提供对共享链接内容的简要预览： * GitHub PR 的链接预览：展示 GitHub PR 的链接预览。 创建能够自定义 Notion 中共享链接展示方式的集成，提供上下文信息并提升互动体验。 原文来自： Notion API OverviewDiscover how to leverage Notion’s Public API to build integrations.Notion API

AWS WAF（Web 应用防火墙）是一项由亚马逊网络服务（AWS）提供的安全服务，旨在保护您的 Web 应用程序免受常见的网络攻击和漏洞利用。以下是对 AWS WAF 的详细介绍： 什么是 AWS WAF？ AWS WAF（Web 应用防火墙） 是一种基于云的安全服务，用于监控和控制进出您 Web 应用程序的 HTTP 和 HTTPS 流量。它帮助您防范常见的 Web 攻击，如 SQL 注入、跨站脚本（XSS）攻击、恶意流量和其他 OWASP（开放式 Web 应用安全项目）前十名威胁。 主要功能 1. 自定义规则： * 基于 IP 的规则：允许或阻止来自特定 IP 地址或 IP 范围的流量。 * 速率限制规则：限制来自单个 IP 地址的请求速率，以防止 DDoS 攻击或爬虫滥用。 * 字符串匹配规则：检测和过滤包含特定字符串的请求，例如恶意负载或敏感数据泄露。 * 正则表达式匹配：使用正则表达式定义复杂的匹配条件，增强规则的灵活性和精确度。 2. 托管规则集： * AWS 管理的规则集：由 AWS 提供和维护，针对常见的安全威胁进行了优化和更新。 * 第三方托管规则集：通过 AWS Marketplace 获取，由安全供应商提供，满足特定行业或合规需求。 3. 集成与兼容性： * 与 AWS 服务集成：与 Amazon CloudFront、Application Load Balancer (ALB)、Amazon API Gateway 和 AWS App Runner 无缝集成，轻松部署在各种 AWS 资源前端。 * 多区域支持：在全球多个 AWS 区域部署，确保低延迟和高可用性。 4. 实时监控与可视化： * 日志记录：集成 Amazon Kinesis Data Firehose，将 WAF 日志发送到 Amazon S3、Amazon Redshift 或 Amazon Elasticsearch Service 进行存储和分析。 * CloudWatch 指标：实时监控 WAF 活动，通过 Amazon CloudWatch 仪表板查看流量模式和安全事件。 * 可视化仪表板：通过 AWS 管理控制台直观查看和管理 Web ACL（访问控制列表）和规则。 5. 自动化与扩展性： * 基础设施即代码：通过 AWS CloudFormation、Terraform 等工具，自动化部署和管理 WAF 规则和配置。 * API 支持：使用 AWS WAF API 集成到 CI/CD 管道，实现动态规则更新和管理。 使用场景 1. 防护 Web 应用：保护您的网站和应用免受常见的 Web 攻击，确保数据和用户的安全。 2. 合规性要求：满足 PCI DSS、HIPAA 等行业合规标准的安全要求。 3. 流量监控与分析：实时监控 Web 流量，分析安全事件，优化应用性能和安全策略。 4. 灵活的访问控制：根据业务需求，灵活设置访问控制策略，支持 A/B 测试和多环境部署。 迁移到 AWS WAFv2 的优势 AWS WAFv2 是 AWS WAF 的新版本，提供了更多的功能和改进，包括： * 更简化的管理：单一的 API 端点管理所有 WAF 配置，简化了操作流程。 * 增强的规则引擎：支持更复杂和灵活的规则组合，提升防护能力。 * 改进的性能和可扩展性：更高效的流量处理和扩展能力，适应大规模应用需求。 * 更丰富的日志和分析功能：更详细的日志记录和集成，支持更深入的安全分析。 如何开始使用 AWS WAF 1. 登录 AWS 管理控制台。 2. 导航到 AWS WAF & Shield 服务。 3. 创建 Web ACL：定义要保护的资源（如 CloudFront 分配、ALB、API Gateway 等）。 4. 配置规则：添加和配置自定义规则或托管规则集，定义允许、阻止或计数的行为。 5. 部署并监控：将 Web ACL 应用到目标资源，实时监控流量和安全事件，调整规则以优化防护效果。 结论 AWS WAF 是一个强大且灵活的 Web 应用防火墙解决方案，能够帮助您有效保护 Web 应用免受各种安全威胁。通过自定义规则、托管规则集、实时监控和与其他 AWS 服务的深度集成，AWS WAF 为您的应用提供了全面的安全防护，确保业务的连续性和数据的安全性。

开发 Notion 插件可以通过 Notion API 实现，但 Notion 目前并不支持像传统浏览器插件那样的扩展。你可以创建一个集成来与 Notion 的功能交互。以下是一些步骤来帮助你开始开发 Notion 集成： 步骤 1: 创建 Notion 集成 1. 访问 Notion Developer 页面： * 前往 Notion Developer 页面，登录你的 Notion 账户。 2. 创建新的集成： * 点击“新建集成”，填写名称、图标、描述等信息。 * 选择合适的权限，通常可以选择“读写”权限。 3. 获取集成密钥： * 创建集成后，你会获得一个“集成密钥”。请妥善保存，因为它将在后续步骤中使用。 步骤 2: 配置 Notion 数据库 1. 创建或选择一个数据库： * 在 Notion 中，创建一个数据库，作为你的集成数据存储位置。 2. 共享数据库与集成： * 进入数据库的共享设置，将你的集成添加为共享用户，这样集成才能访问数据库。 步骤 3: 使用 Notion API 1. 设置开发环境： 2. 3. 编写代码与 Notion API 交互： 4. 使用集成密钥和数据库 ID 编写代码，例如： const { Client } = require('@notionhq/client'); // 初始化 Notion 客户端 const notion = new Client({ auth: 'YOUR_INTEGRATION_TOKEN' }); // 查询数据库 async function queryDatabase() { const response = await notion.databases.query({ database_id: 'YOUR_DATABASE_ID', }); console.log(response); } queryDatabase(); 创建一个新项目，并安装所需的库，例如使用 Node.js 可以安装 @notionhq/client： npm install @notionhq/client 步骤 4: 部署和使用 1. 测试和调试： * 在本地环境中测试你的集成，确保与 Notion 的交互正常。 2. 部署： * 将你的集成部署到云服务（如 Heroku、Vercel 等）或服务器，以便其他用户使用。 参考资料 * Notion API 文档 * Notion 开发者社区 通过这些步骤，你可以创建一个 Notion 集成来扩展 Notion 的功能。

Weaviate、FAISS、Milvus 和 ChromaDB 都是用于向量数据库的开源解决方案，主要用于处理高维向量数据，广泛应用于机器学习、自然语言处理和计算机视觉等领域。以下是对这四个库的详细介绍和比较。 1. Weaviate * 描述：Weaviate 是一个开源的向量搜索引擎，提供原生的图形数据库功能，支持多种数据类型（如文本、图像和表格数据）。它具有自动化的 Schema 管理和向量化功能。 * 主要特性： * 语义搜索：支持自然语言处理和图像搜索。 * GraphQL API：提供强大的 API 支持。 * 集成机器学习模型：可以轻松集成现有的机器学习模型。 * 扩展性：可与其他数据库和工具集成。 2. FAISS (Facebook AI Similarity Search) * 描述：FAISS 是由 Facebook AI Research 开发的一个库，专门用于高效的相似性搜索和密集向量检索。它专注于大规模数据集的快速搜索。 * 主要特性： * 高效性：使用多种算法和索引结构来优化搜索性能。 * 支持多种索引类型：包括 IVF、PQ、HNSW 等。 * GPU 加速：支持 GPU 加速以提升搜索速度。 * Python 和 C++ API：提供丰富的编程接口。 3. Milvus * 描述：Milvus 是一个开源的向量数据库，设计用于处理大规模向量数据，支持高效的相似性搜索。它适用于机器学习和人工智能应用。 * 主要特性： * 高可扩展性：支持水平扩展，能够处理大规模数据集。 * 多种索引策略：提供多种索引选项以优化查询性能。 * 数据持久化：支持数据持久化和分布式存储。 * 丰富的 SDK：支持多种编程语言的 SDK，包括 Python、Java 和 Go。 4. ChromaDB * 描述：ChromaDB 是一个轻量级的向量数据库，专为 AI 应用而设计，特别是在处理文本和图像时。它关注于简单性和可用性。 * 主要特性： * 易于使用：简单的 API，便于开发者快速上手。 * 支持多种后端存储：可以与不同的后端存储系统集成。 * 数据版本控制：支持数据版本管理，适合动态数据场景。 * 性能优化：针对特定应用进行了性能优化。 对比总结 特性 Weaviate FAISS Milvus ChromaDB 适用场景 语义搜索、图形数据库 大规模向量相似性搜索 大规模向量数据存储和搜索 AI 应用，轻量级向量处理 数据类型 文本、图像、表格数据 主要为向量数据 向量数据 向量和嵌入数据 索引类型 内置多种索引和自动管理 IVF、PQ、HNSW 等 多种索引类型 简单的索引机制 API GraphQL API C++ 和 Python API 多语言 SDK 简单的 API 扩展性 高，支持图形数据库 主要针对向量检索 高，支持水平扩展 中等，主要为轻量级应用 GPU 支持 否 是 是 否 总结 * Weaviate 适合需要语义搜索和图形数据库功能的应用。 * FAISS 适合高效的相似性搜索和需要处理大规模向量数据的场景。 * Milvus 是一个高扩展性和持久化的向量数据库，适合各种机器学习应用。 * ChromaDB 适合轻量级应用，特别是快速开发和部署的场景。 选择合适的数据库要根据具体的应用需求、数据规模和开发环境等因素进行综合考虑。 对nodejs支持的有哪些？ 在 Node.js 生态系统中，有多个向量数据库支持，以下是一些主要的向量数据库及其支持情况： 1. Weaviate * 支持：Weaviate 提供了 RESTful API，您可以使用 Node.js 的 HTTP 客户端库（如 Axios 或 Fetch）与 Weaviate 进行交互。 示例： const axios = require('axios'); async function queryWeaviate() { const response = await axios.get('http://localhost:8080/v1/objects'); console.log(response.data); } queryWeaviate(); 2. FAISS * 支持：FAISS 本身没有直接的 Node.js 绑定，但可以通过调用 Python 脚本或使用 C++ 的 FFI（Foreign Function Interface）进行间接访问。 示例：可以使用 child_process 模块执行 Python 脚本： const { exec } = require('child_process'); exec('python3 your_faiss_script.py', (error, stdout, stderr) => { if (error) { console.error(`Error: ${error.message}`); return; } if (stderr) { console.error(`stderr: ${stderr}`); return; } console.log(`stdout: ${stdout}`); }); 3. Milvus * 支持：Milvus 提供了 Node.js SDK，您可以直接在 Node.js 应用中使用 Milvus 的功能。 示例： const { MilvusClient } = require('@zilliz/milvus2-sdk-node'); const client = new MilvusClient('localhost:19530'); async function run() { const collections = await client.listCollections(); console.log(collections); } run(); 安装：可以通过 npm 安装 Milvus SDK： npm install @zilliz/milvus2-sdk-node 4. ChromaDB * 支持：ChromaDB 也提供了一个简单的 API，您可以通过 Node.js 与其进行交互。 示例：可以使用 HTTP 请求与 ChromaDB 交互： const axios = require('axios'); async function queryChromaDB() { const response = await axios.get('http://localhost:8000/collections'); console.log(response.data); } queryChromaDB(); 其他支持 除了上述数据库外，还有一些其他的向量数据库和库也支持 Node.js，包括： * Pinecone：提供 REST API，可以通过 Node.js 访问。 * Qdrant：支持 Node.js 客户端，适用于实时向量搜索。 * Redis：使用 Redis 的向量模块（RedisAI、Redisearch）也可以进行向量存储和搜索，支持 Node.js 客户端。 选择合适的数据库 选择合适的向量数据库时，可以考虑以下因素： * 功能需求：如是否需要语义搜索、图形支持等。 * 数据规模：处理大规模数据集的能力。 * 社区支持：库的文档和社区支持的活跃程度。 * 性能：对于特定场景下的搜索性能需求。 希望这些信息对您有所帮助！如果您需要更深入的细节或特定的实现示例，请告诉我。

当前市场上有几个流行的向量数据库，以下是一些最常用的： 1. Pinecone： * 特点：一个完全托管的向量数据库，专为机器学习应用设计。支持高效的相似度搜索和可扩展性，提供简单易用的 API。 * 应用场景：推荐系统、个性化内容、语义搜索等。 2. Weaviate： * 特点：开源的向量数据库，支持灵活的数据模型和丰富的功能，如基于内容的搜索和图形查询。 * 应用场景：支持多种应用，如图像和文本检索，特别适合语义搜索。 3. FAISS (Facebook AI Similarity Search)： * 特点：由 Facebook 开发的一个高性能相似性搜索库，专门用于大规模向量检索。虽然它不是一个完整的数据库，但被广泛用于构建向量检索系统。 * 应用场景：常用于机器学习和数据科学的研究和应用中。 4. Milvus： * 特点：开源的向量数据库，支持高并发查询和大规模数据处理。提供高性能的检索功能，并支持多种索引类型。 * 应用场景：广泛应用于 AI、推荐系统、图像和文本检索等领域。 5. ChromaDB： * 特点：专注于高维向量的存储和检索，易于与机器学习模型集成，支持高效的相似性查询。 * 应用场景：文本相似度检索、推荐系统等。 6. Redis with Vector Search： * 特点：Redis 是一个高性能的键值存储数据库，最近添加了向量搜索的功能，支持向量的插入和检索。 * 应用场景：适用于实时应用和需要快速响应的场景，如实时推荐和搜索。 每种向量数据库都有其独特的功能和优势，选择合适的数据库通常取决于具体的应用场景、数据规模和性能需求。

LlamaIndex 是一个开源的工具，专门用于构建和管理与大语言模型（如 LLaMA 和其他变体）相关的数据索引和检索系统。它的目标是优化和增强与大型语言模型的交互，使得开发者能够更高效地访问和处理数据。 LlamaIndex 的主要特点： 1. 数据索引：LlamaIndex 提供强大的数据索引功能，可以将各种数据源（如文本文件、数据库、API 等）转换为结构化的索引，从而提高检索效率。 2. 快速检索：通过优化索引，LlamaIndex 允许开发者快速查询和检索与语言模型交互所需的信息，使得应用响应更为迅速。 3. 与语言模型集成：LlamaIndex 可以与多种语言模型（如 OpenAI 的 GPT 系列、LLaMA 等）无缝集成，支持文本生成、问答和其他自然语言处理任务。 4. 灵活性和可扩展性：它的设计使得开发者可以根据特定需求定制索引和检索逻辑，同时也可以扩展到其他数据源和模型。 5. 支持多种数据类型：LlamaIndex 支持多种数据格式，包括文本、JSON、CSV 等，方便开发者在不同应用场景下使用。 应用场景： * 文档检索：可以用于快速搜索和获取文档内容。 * 问答系统：根据用户查询快速从索引中检索相关信息，并使用语言模型生成回答。 * 数据增强：将外部知识库与语言模型结合，以提升生成文本的上下文相关性和准确性。 总之，LlamaIndex 是一个非常有用的工具，特别是在需要高效数据检索和与语言模型集成的应用中。

嵌入模型 Ollama 支持嵌入模型，使得构建增强检索生成（RAG）应用成为可能，这些应用将文本提示与现有文档或其他数据结合起来。 什么是嵌入模型？ 嵌入模型是专门训练生成向量嵌入的模型：这些向量是表示给定文本序列语义含义的长数组。 生成的向量嵌入数组可以存储在数据库中，这些数组可以用来比较，从而搜索语义上相似的数据。 示例嵌入模型 模型 参数大小 mxbai-embed-large 334M nomic-embed-text 137M all-minilm 23M 使用方法 要生成向量嵌入，首先获取一个模型： ollama pull mxbai-embed-large 接下来，使用 REST API、Python 或 JavaScript 库从模型生成向量嵌入： REST API curl http://localhost:11434/api/embeddings -d '{ "model": "mxbai-embed-large", "prompt": "Llamas are members of the camelid family" }' Python 库 ollama.embeddings( model='mxbai-embed-large', prompt='Llamas are members of the camelid family', ) JavaScript 库 ollama.embeddings({ model: 'mxbai-embed-large', prompt: 'Llamas are members of the camelid family', }) Ollama 还与流行的工具集成，以支持嵌入工作流，如 LangChain 和 LlamaIndex。 示例 以下示例演示如何使用 Ollama 和嵌入模型构建增强检索生成（RAG）应用。 第一步：生成嵌入 首先安装必要的库： pip install ollama chromadb 创建一个名为 example.py 的文件，内容如下： import ollama import chromadb documents = [ "Llamas are members of the camelid family meaning they're pretty closely related to vicuñas and camels", "Llamas were first domesticated and used as pack animals 4,000 to 5,000 years ago in the Peruvian highlands", "Llamas can grow as much as 6 feet tall though the average llama between 5 feet 6 inches and 5 feet 9 inches tall", "Llamas weigh between 280 and 450 pounds and can carry 25 to 30 percent of their body weight", "Llamas are vegetarians and have very efficient digestive systems", "Llamas live to be about 20 years old, though some only live for 15 years and others live to be 30 years old", ] client = chromadb.Client() collection = client.create_collection(name="docs") # 将每个文档存储在向量嵌入数据库中 for i, d in enumerate(documents): response = ollama.embeddings(model="mxbai-embed-large", prompt=d) embedding = response["embedding"] collection.add( ids=[str(i)], embeddings=[embedding], documents=[d] ) 第二步：检索 接下来，添加代码以根据示例提示检索最相关的文档： # 示例提示 prompt = "What animals are llamas related to?" # 为提示生成嵌入并检索最相关的文档 response = ollama.embeddings( prompt=prompt, model="mxbai-embed-large" ) results = collection.query( query_embeddings=[response["embedding"]], n_results=1 ) data = results['documents'][0][0] 第三步：生成 最后，使用在上一步检索到的文档和提示生成答案！ # 生成响应，结合提示和我们在第2步中检索到的数据 output = ollama.generate( model="llama2", prompt=f"Using this data: {data}. Respond to this prompt: {prompt}" ) print(output['response']) 然后，运行代码： python example.py Llama 2 将使用以下数据回答提示：“Llamas are members of the camelid family, which means they are closely related to two other animals: vicuñas and camels. All three species belong to the same evolutionary lineage and share many similarities in terms of their physical characteristics, behavior, and genetic makeup. Specifically, llamas are most closely related to vicuñas, with which they share a common ancestor that lived around 20-30 million years ago. Both llamas and vicuñas are members of the family Camelidae, while camels belong to a different family (Dromedary).” 即将推出 更多功能即将推出，以支持涉及嵌入的工作流： * 批量嵌入：同时处理多个输入数据提示 * OpenAI API 兼容性：支持 /v1/embeddings OpenAI 兼容端点 * 更多嵌入模型架构：支持 ColBERT、RoBERTa 和其他嵌入模型架构 原文地址 https://ollama.com/blog/embedding-models 最后更新时间 2024年4月8日

要使用 OpenAI 的 Embedding API 创建一个带有数据库的系统，首先需要通过 API 调用获取文本的语义嵌入（Embedding），然后将这些嵌入存储在数据库中，供后续检索和比较使用。你可以使用 PostgreSQL 或 SQLite 等数据库，以及 Python 来实现这个系统。 以下是整个流程及代码示例： 流程步骤： * 安装 OpenAI 的 Python SDK 和数据库库（例如 psycopg2 或 sqlite3）： 1. 设置 OpenAI API 密钥： * 获取 OpenAI 的 API 密钥并配置环境变量，或者在代码中直接使用密钥。 2. 创建数据库： * 在数据库中创建一个表，用于存储文本和生成的嵌入（向量）。 3. API 调用生成嵌入： * 调用 OpenAI 的 Embedding API 来生成语义嵌入。 4. 存储嵌入到数据库： * 将文本及其对应的嵌入向量存储在数据库中。 5. 检索和比较： * 使用嵌入检索，比较输入文本的嵌入与存储在数据库中的嵌入，找到最相似的文本。 安装依赖： pip install openai psycopg2-binary # For PostgreSQL 代码实现 1. 数据库初始化 import psycopg2 # 初始化数据库连接（以 PostgreSQL 为例） def init_db(): conn = psycopg2.connect( host="localhost", database="embeddings_db", user="your_user", password="your_password" ) return conn # 创建表格存储文本和嵌入 def create_table(): conn = init_db() cur = conn.cursor() cur.execute(""" CREATE TABLE IF NOT EXISTS embeddings ( id SERIAL PRIMARY KEY, text TEXT NOT NULL, embedding FLOAT8[] NOT NULL ); """) conn.commit() cur.close() conn.close() # 初始化数据库 create_table() 2. 调用 OpenAI API 生成嵌入 import openai # 设置 OpenAI API 密钥 openai.api_key = "your_openai_api_key" # 调用 OpenAI API 获取嵌入 def get_embedding(text): response = openai.Embedding.create( model="text-embedding-ada-002", input=text ) embedding = response["data"][0]["embedding"] return embedding 3. 插入文本及其嵌入到数据库 def insert_embedding(text, embedding): conn = init_db() cur = conn.cursor() cur.execute(""" INSERT INTO embeddings (text, embedding) VALUES (%s, %s); """, (text, embedding)) conn.commit() cur.close() conn.close() # 插入示例文本和嵌入 text = "This is an example sentence for embedding." embedding = get_embedding(text) insert_embedding(text, embedding) 4. 从数据库中检索并比较嵌入 为了比较嵌入的相似性，通常会计算两个向量之间的余弦相似度。以下是如何实现文本检索和相似度计算： import numpy as np # 计算余弦相似度 def cosine_similarity(vec1, vec2): return np.dot(vec1, vec2) / (np.linalg.norm(vec1) * np.linalg.norm(vec2)) # 从数据库中检索最相似的文本 def find_similar_text(input_text): input_embedding = get_embedding(input_text) conn = init_db() cur = conn.cursor() cur.execute("SELECT text, embedding FROM embeddings;") rows = cur.fetchall() max_similarity = -1 most_similar_text = None for row in rows: db_text, db_embedding = row db_embedding = np.array(db_embedding, dtype=np.float32) similarity = cosine_similarity(input_embedding, db_embedding) if similarity > max_similarity: max_similarity = similarity most_similar_text = db_text cur.close() conn.close() return most_similar_text, max_similarity # 查询相似文本 input_text = "Find the most similar sentence to this one." similar_text, similarity = find_similar_text(input_text) print(f"Most similar text: {similar_text} with similarity score: {similarity}") 5. 启动 API（可选） 如果你希望通过 API 调用这一功能，可以使用 FastAPI 创建 Web 服务： from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.post("/get_similar_text/") def get_similar(input_text: str): similar_text, similarity = find_similar_text(input_text) return {"similar_text": similar_text, "similarity": similarity} # 运行 FastAPI 服务器 if __name__ == "__main__": import uvicorn uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000) 流程总结： 1. 获取 API 密钥并设置。 2. 创建数据库并存储文本和嵌入向量。 3. 生成嵌入并将其存储到数据库中。 4. 实现相似度计算（余弦相似度）用于文本检索。 5. 可选：通过 API 服务进行远程访问。 这个系统可以扩展为更复杂的知识库、文档检索系统或语义搜索引擎。