from langchain.llm import LLM
from langchain.vectorstores import Neo4jVectorStore
from langchain.schema import LLMDataRequest
from langchain.vectorstores import Neo4jConfig
from langchain.llms import LLaMAConfig
from graphrag import GraphRAG
 
# 初始化LLaMA 3.1模型
llama_config = LLaMAConfig(version="3.1")
llama = LLM(llama_config)
 
# 初始化Neo4j配置
neo4j_config = Neo4jConfig(uri="bolt://localhost:7687", user="neo4j", password="password")
 
# 初始化向量数据库
vector_store = Neo4jVectorStore(config=neo4j_config)
 
# 创建图谱知识库
graph = GraphRAG(vector_store=vector_store)
 
# 创建向量数据请求
data_request = LLMDataRequest(prompt="What is the capital of France?", llm=llama)
 
# 向图谱知识库添加数据
graph.add_data_request(data_request)
 
# 运行请求并获取结果
response = graph.run()
print(response)

这段代码展示了如何使用GraphRAG库与LLaMA模型和Neo4j向量数据库进行集成，以提供知识图谱驱动的对话功能。代码首先初始化了LLaMA模型，然后定义了连接到Neo4j数据库的配置。接着，代码创建了一个Neo4jVectorStore实例和一个GraphRAG实例。最后，代码创建了一个LLMDataRequest，并将其添加到图谱知识库中，然后运行并打印出响应。

# 确保CBSD已经安装并运行中
# 以下命令在CBSD管理的节点上执行
 
# 创建一个新的jail容器
cbsd jcreate -j JAILNAME -t U
 
# 设置jail的名称和IP
cbsd jset -j JAILNAME -p 'ip4_addr="192.168.1.100/24"'
cbsd jset -j JAILNAME -p 'host_hostname="ubuntu-jail"'
 
# 设置jail的启动脚本，以便自动安装Ubuntu子系统
cbsd jset -j JAILNAME -p 'exec_fib="base"'
cbsd jset -j JAILNAME -p 'exec_start="/usr/local/bin/jexec -l ubuntu bash"'
cbsd jset -j JAILNAME -p 'exec_stop="/usr/local/bin/jexec -l ubuntu bash -c exit"'
cbsd jset -j JAILNAME -p 'exec_poststart="/usr/local/bin/jexec -l ubuntu bash /root/start-ubuntu.sh"'
 
# 创建启动脚本
echo 'apt-get update && apt-get install -y ubuntu-minimal && bash' > /root/start-ubuntu.sh
chmod +x /root/start-ubuntu.sh
 
# 启动jail容器
cbsd jstart -j JAILNAME

这段代码展示了如何使用CBSD创建一个jail并设置其以自动安装Ubuntu子系统的方式。首先，我们创建了一个新的jail并指定了其类型为U（用户定义的jail）。然后，我们设置了jail的IP地址和主机名。最后，我们设置了jail的启动脚本，并创建了一个简单的安装脚本，用于自动从FreeBSD的包管理系统中安装Ubuntu子系统。

首先，你需要确保你有一个百度开发者账号，并且已经创建了文心一言应用，获取了API Key。

以下是一个使用Python发送请求到百度文心一言API的示例代码：

import requests
 
# 替换成你的API Key
API_KEY = "your_api_key"
 
# 文心一言的API地址
API_URL = "https://openapi.baidu.com/oauth/2.0/token"
 
# 获取access token
def get_access_token(api_key):
    params = {
        'grant_type': 'client_credentials',
        'client_id': api_key
    }
    response = requests.post(API_URL, params=params)
    if response.ok:
        return response.json().get('access_token')
    else:
        raise Exception('Error retrieving access token: ', response.text)
 
# 调用文心一言
def call_wenxin_ai(access_token, text):
    headers = {
        'Content-Type': 'application/json',
        'Authorization': f'Bearer {access_token}'
    }
    data = {
        'session_id': "wenxin_test",
        'query': text,
        'user_id': "test_user"
    }
    response = requests.post('https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/wenxin-bot/chat', headers=headers, json=data)
    if response.ok:
        return response.json().get('result').get('response')
    else:
        raise Exception('Error callingwenxin ai: ', response.text)
 
# 使用示例
access_token = get_access_token(API_KEY)
print(call_wenxin_ai(access_token, "你好，文心一言"))

确保替换your_api_key为你的API Key，运行代码后，它将向百度文心一言发送一个问题，并打印出回答。

注意：上述代码中的API\_URL可能会变化，请确保你使用的是最新的API地址。

报错解释：

这个错误通常是因为SQLite数据库执行了一个失败的SQL查询。具体来说，这个查询试图从sqlite_master表中选择名称，但是在查询的某个地方出现了语法错误。sqlite_master表包含了数据库中所有表和索引的元数据信息。

问题可能出现在查询的末尾，因为WHERE子句被截断了，可能是由于某种原因（比如输入错误、编码问题、程序中的字符串处理不当等），WHERE后面的条件没有被正确地完成或者完整地包含。

解决方法：

1. 检查完整的错误信息，确认WHERE子句后面的条件是否完整。
2. 确保查询语句的语法是正确的。
3. 如果是在程序中构造的查询，请检查程序中的字符串拼接是否正确，没有意外的截断或者错误的字符插入。
4. 如果可能，尝试重现并修正查询语句。
5. 如果以上步骤无法解决问题，可能需要检查数据库文件的完整性，或者考虑是否有其他程序正在不正确地操作数据库。

错误解释：

ORA-01034错误表示Oracle实例没有启动或者没有准备好接受连接。这个错误通常发生在尝试连接到数据库时，但Oracle服务没有运行或者数据库实例没有打开。

解决方法：

1. 检查Oracle服务是否正在运行。在Linux系统中，可以使用以下命令来检查Oracle服务的状态：

ps -ef | grep ora_ | grep -v grep

如果服务没有运行，你需要启动Oracle服务。

2. 如果服务正在运行，但你仍然遇到ORA-01034错误，尝试手动启动数据库实例。可以使用Oracle提供的sqlplus工具来启动实例：

sqlplus / as sysdba

然后，在SQL*Plus提示符下，输入：

startup

这将尝试启动数据库实例。

3. 如果数据库实例启动后仍然遇到问题，检查Oracle的监听器是否正在运行，并且配置正确。可以使用以下命令来检查监听器状态：

lsnrctl status

如果监听器没有运行，使用以下命令启动它：

lsnrctl start

4. 如果上述步骤都不能解决问题，检查Oracle的alert log（警告日志）和trace files（跟踪文件）来获取更多错误信息，这些文件通常可以在$ORACLE_HOME/diag/rdbms/<dbname>/<db_unique_name>/trace目录下找到。
5. 如果问题依然存在，可能需要考虑重启Oracle服务或者重启整个Linux系统。

请确保在执行任何操作前备份相关配置文件和数据文件，并且在重要生产环境中操作时始终要小心谨慎。如果不熟悉Oracle的管理和故障排除，建议联系专业的数据库管理员或者查看Oracle的官方文档。

报错解释：

org.quartz.JobPersistenceException: Couldn‘t obtain triggers for 表示 Quartz 调度器在尝试获取调度触发器时遇到了问题。Quartz 是一个开源的作业调度框架，用于在 Java 应用程序中调度和管理作业的执行。这个异常通常表示底层数据存储（通常是数据库）连接失败或者查询失败。

解决方法：

1. 检查数据库连接：确保数据库服务正在运行，并且应用程序配置的数据库连接字符串、用户名和密码是正确的。
2. 检查数据库驱动：确保你的项目中包含了正确的数据库驱动，并且版本兼容。
3. 检查Quartz表：Quartz需要在数据库中创建一些表来存储作业和触发器信息。确保这些表存在并且没有损坏。
4. 查看详细的堆栈跟踪：异常信息可能不完整，需要查看完整的堆栈跟踪来获取更多细节。
5. 检查数据库权限：确保数据库用户有足够的权限去查询和操作Quartz所需的表。
6. 检查Quartz版本兼容性：确保你使用的Quartz版本与你的数据库和其他依赖是兼容的。

如果以上步骤无法解决问题，可能需要更详细的错误信息或者查看Quartz的日志文件来获取更多线索。

解释：

这个错误表明Tomcat服务器配置为监听8080端口，但是启动失败了。可能的原因包括：

1. 端口已被占用，其他服务正在监听8080端口。
2. Tomcat没有足够的权限来监听该端口。
3. Tomcat配置文件中的设置不正确。

解决方法：

1. 检查端口占用：

   使用命令（Windows为netstat -ano | findstr :8080，Linux/Mac为lsof -i:8080或netstat -tulnp | grep :8080）检查端口是否被占用，并找出占用进程。

   如果端口被占用，可以选择：

   • 更改Tomcat配置文件中的端口号（通常在conf/server.xml中），然后重新启动Tomcat。
   • 如果是其他服务占用，可以考虑停止该服务或者将其配置为使用不同的端口。

2. 权限问题：

   确保运行Tomcat的用户有权限监听8080端口。如果是Linux系统，可能需要root权限。

3. 配置文件问题：

   检查conf/server.xml文件中的<Connector>标签配置是否正确，比如确保port属性设置为8080。

4. 防火墙/安全组设置：

   确保系统的防火墙或安全组规则允许在8080端口上进行监听。

5. 日志文件：

   查看Tomcat日志文件（通常在logs目录下），以获取更详细的错误信息，这有助于进一步诊断问题。

6. 重新启动Tomcat：

   在做出任何更改后，重新启动Tomcat服务。

如果以上步骤不能解决问题，可能需要进一步检查系统设置或查看特定的系统日志来获取更多线索。

import ai.spring.util.SpringAiUtil;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
 
@Service
public class CustomSpringAiService {
 
    @Autowired
    private SpringAiUtil springAiUtil;
 
    public String getResponse(String input) {
        // 使用SpringAI的实例进行交互
        return springAiUtil.getResponse(input);
    }
}

这段代码展示了如何在Spring框架中注入SpringAI的工具类并使用它来获取对话系统的响应。在实际使用中，你需要提供相应的输入，并处理返回的响应。这个例子假设SpringAiUtil已经配置好并且可以自动注入到这个服务中。

Daisy 是一个实验性的项目，它提供了一个简单的接口来创建和维护一个区块链，其中每个区块都包含对SQLite数据库的更改。这个项目可以用于版本控制、异步复制、数据库的时间机器等场景。

以下是一个简单的使用Daisy的示例代码：

import daisy
 
# 初始化Daisy区块链
db = daisy.DB('my_database.db')
daisy_chain = daisy.Chain(db, 'my_table', 'id')
 
# 创建一个新的区块并在其中添加一些数据
with daisy_chain.new_block('first block') as block:
    db.execute('INSERT INTO my_table (id, value) VALUES (1, "Hello")')
 
# 在区块链上保存并提交更改
daisy_chain.save()
 
# 加载区块链并遍历所有区块
daisy_chain.load()
for block in daisy_chain:
    print(block.message)
    for row in block.db.execute('SELECT * FROM my_table'):
        print(row)

在这个例子中，我们首先初始化了Daisy区块链，并指定了要跟踪的数据库表和唯一标识符字段。然后我们创建了一个新的区块，并在其中插入了一条记录。最后，我们保存了区块链并遍历了所有加载的区块，打印出它们的信息和数据库中的更改。

请注意，Daisy项目可能不适合生产环境，因为它目前可能还在早期开发阶段，且缺乏一些关键功能，如安全性和性能测试。使用时，请确保您了解项目的状态和潜在风险。

Doris是一个现代化的MPP数据仓库，主要用于在线分析处理（OLAP）。以下是一个简单的示例，展示如何使用Doris的SQL接口创建一个简单的表并插入数据：

-- 创建一个名为 "example_table" 的表，包含三个列：id, name 和 price
CREATE TABLE example_table (
  id INT,
  name VARCHAR(100),
  price DOUBLE
) ENGINE=OLAP
PARTITION BY RANGE(id) (
  PARTITION p0 VALUES LESS THAN (10000),
  PARTITION p1 VALUES LESS THAN (20000),
  PARTITION p2 VALUES LESS THAN (30000),
  PARTITION p3 VALUES LESS THAN (40000)
);
 
-- 插入数据
INSERT INTO example_table VALUES (1, 'apple', 10.0);
INSERT INTO example_table VALUES (2, 'banana', 20.0);
-- ... 更多数据插入 ...

在这个例子中，我们创建了一个分区表，其中数据根据 "id" 列的值被划分到不同的分区。然后我们通过INSERT语句向表中添加了两条记录。这个过程展示了如何使用Doris的标准SQL语法进行数据的插入和查询操作。