：文档驱动的 Python#框架 。建立在之上。灵感来自。

：文档驱动的 Python#框架 。建立在之上。灵感来自。 Asynction 的目的是在使用 Python 开发SocketIO API 时支持规范优先的方法。它保证您的 API 将按照其文档工作 特征： -注册 API 规范中引用的所有事件和错误处理程序。 -为每个交互提供开箱即用的验证。尤其： 事件验证（针对入口和出口事件），基于指定的消息模式 HTTP 请求验证，在连接时，基于每个命名空间的通道绑定模式 回调验证，基于消息模式的消息x-ackACK -Security à la Connexion。处理基于 OAuth2 和 HTTP 的身份验证。 -生成 HTML 呈现的文档，类似于 AsyncAPI游乐场。文档通过GET {base_path}/docs应用程序的路线获得服务。 -模拟服务器支持 -命令行界面

：用开源模型提供类似OpenAI的用户界面，建立在LangChain、LangServe和LangSmith之上，利用这些工具可

：用开源模型提供类似OpenAI的用户界面，建立在LangChain、LangServe和LangSmith之上，利用这些工具可以选择超过60种不同的语言模型，自定义输入提示来调试模型，添加超过100种工具来扩展模型功能，使用OpenGPTs相比直接调用OpenAI API，最大的优势在于可以更好地自定义体验：选择不同的语言模型、定义自己的工具、编辑模型配置等

一个流行的React开源管理模板，它是建立在 Chakra UI 之上的开源管理模板，有70 多个深色/浅色前端单独元素，比如：

一个流行的React开源管理模板，它是建立在 Chakra UI 之上的开源管理模板，有70 多个深色/浅色前端单独元素，比如：按钮、输入、导航栏、导航选项卡等等，它可以节省从原型设计到功能代码实现的大量时间 | #模板 #工具

Google建立合作伙伴关系 将其人工智能模型建立在事实基础上

Google建立合作伙伴关系 将其人工智能模型建立在事实基础上 生成式人工智能会编造信息，但将这些系统建立在已知事实数据的基础上，可以大大减少幻觉的产生。今年四月，Google宣布将努力把顶点人工智能（Vertex AI）结果应用于网络搜索，并计划允许公司将人工智能系统应用于自己的内部数据。现在，Google提供了一个额外的选择：使用第三方数据来帮助人工智能结果的落地。这项工作的初步合作伙伴包括穆迪（Moody's）、汤森路透（Thomson Reuters）和 ZoomInfo。Google云首席执行官托马斯-库里安（Thomas Kurian）介绍说："实际上可以信任这个模型，让它代表你完成任务，因为你有信任它的基础。"这些举措正值主要 genAI 提供商努力证明其系统足够安全可靠，可用于商业用途之际。Google还提供了更多方法来提高系统的可靠性和可预测性。其中之一就是新的"信心分数"，人工智能模型会提供一个数字指标，说明它对答案的确定程度。另一项新功能允许客户告诉模型重点从提示中包含的文档或其他信息中寻找答案，而不是从其广泛的训练数据中寻找答案。库里安说："我们已经教会了模型如何保证在做出响应时，将输入提示中的内容作为需要关注的主要信息。它可以避免被所有其他训练数据分散注意力"。Google还宣布低延迟 Gemini 1.5 Flash 型号和 Gemini 1.5 Pro 全面上市，后者可处理多达 200 万个词元的上下文，足够播放两小时的视频。 ... PC版： 手机版：