柴可拉夫斯基
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技能学习机器人代码解析

技能学习机器人代码解析

  • promt部分
    • 生成取文本摘要
    • 再次提炼上述文本
    • 输出需要学习的内容（学习路线）
    • 输出学习视频URL
    • 封装好每一个promt
  • 主体部分
  • 输出

promt部分

生成取文本摘要

技能学习机器人代码解析_第1张图片

再次提炼上述文本

通过上面的promt生成文本摘要后，在我们生成的技能列表中进行查找主题
技能学习机器人代码解析_第2张图片

输出需要学习的内容（学习路线）

技能学习机器人代码解析_第3张图片

输出学习视频URL

技能学习机器人代码解析_第4张图片

封装好每一个promt

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

主体部分

用loader保存获取信息的方法，再用data保存加工好的信息
在这里插入图片描述
用metadata保存json格式信息，并从中提取视频的标题和作者信息
在这里插入图片描述

  • 关于metadata的补充：
    技能学习机器人代码解析_第5张图片

将获取的data进行分割
技能学习机器人代码解析_第6张图片
用我们前两个promt进行视频内容提取
在这里插入图片描述

input_variables的补充：
技能学习机器人代码解析_第7张图片
输出视频链接的格式
技能学习机器人代码解析_第8张图片
存储训练好的向量
技能学习机器人代码解析_第9张图片

分析提问者需要学习哪些相关知识

在这里插入图片描述

输出

首先输出几条提问者需要学习的相关知识
技能学习机器人代码解析_第10张图片
subskills_chain的输出效果：
技能学习机器人代码解析_第11张图片
传入总结好的subskills，从我们保存的向量库中提取相关视频URL
技能学习机器人代码解析_第12张图片
在这里插入图片描述

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        单例模式，很多初学者认为单例模式很简单，并且认为自己已经掌握了这种设计模式。但事实上，你真的了解单例模式了么。   一，单例模式的5中写法。（回字的四种写法，哈哈。）     1，懒汉式           （1）线程不安全的懒汉式 public cla
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