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Dify如何使用Celery 项目骨架 Celery配置对象：CeleryConfig 配置对象包含：任务队列结果存储后端、消息中间件地址、是否使用Redis哨兵实现高可用、哨兵模式下的Redis主服务、SOCKET超时时间、数据库连接信息等。 class CeleryConfig(DatabaseConfig): CELERY_BACKEND: str = Field( description="Backend for Celery task results. Options: 'database', 'redis'.", default="database", ) CELERY_BROKER_URL: Optional[str] = Field( description="URL of the message broker for Celery tasks.

国内生产总值GDP是核算体系中一个重要的综合性统计指标，也是中国新国民经济核算体系中的核心指标。它反映一国（或地区）的经济实力和市场规模。

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AI 一个人工智能系统能否成功，取决于它能不能从真实世界获得大量数据供机器学习。 特斯拉：每天手机数百万帧司机处理各类情况的视频 推特：每条处理数亿条人类发出的帖子 Project Tesla Neuralink 在人类大脑中植入芯片 Optimus 人形机器人 Optimus Navigating Around Dojo 超级计算机，推动自动驾驶 X.AI 聊天机器人 …… Self-Driving 是否应该采用激光雷达设备？ 人类开车时只采集视觉数据，所以机器开车也应该如此。而且，出于成本考虑，传感器系统太贵。最好有一个光学系统，主要就是一个内置软件的照相机，通过观察事物弄清楚车辆周围的情况。 最终应该做到只依靠摄像头的视觉信息就可以完成自动驾驶的数据采集。 妥协 暂时同意雷达方案，新Model S配置：8*摄像头+12*超声波传感器 关于自动驾驶系统的安全性 如何评判自动驾驶系统？ 马斯克：评判该系统的标准不应该是它能否杜绝所有事故，而应该看它能否降低事故发生率。 人类司机开车比自动驾驶更安全吗？ 自动驾驶预防了多少事故的发生？挽救了多少人的生命？ 难点 区分总事故率、自动驾驶担责事故率、外部因素导致的事故

创业、科研、基础技术突破需要的思维方法

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概览 相关应用源码 缓存 相关源码位置 api/core/rag/embedding/cached_embedding.py 对嵌入向量进行缓存。 api/services/account_service.py …… 向量嵌入缓存 缓存key构造参数：模型提供者、模型版本、输入文本 embedding_cache_key = f"{self._model_instance.provider}_{self._model_instance.model}_{hash}" 使用setex为缓存key设置值和过期时间10min。 try: # encode embedding to base64 embedding_vector = np.array(embedding_results) vector_bytes = embedding_vector.tobytes() # Transform to Base64 encoded_vector = base64.