前文使用了jinaaiv2的模型，接下来我们看看v3版本latechunking的实际效果，为了快速，我直接使用官方的api！ #importrequests#url='https://api.jina.ai/v1/embeddings'headers={'Content-Type':'application/json','Authorization':'Bear

针对前面RAG测试的长文本问题，我又增加了长文本测试（代码同前）：context_test_documents=[#文档1:AI发展史(约2500tokens)"""人工智能的发展历程可以追溯到20世纪50年代。1950年，图灵提出著名的"图灵测试"，这被认为是人工智能研究的开端。在接下来的几十年里

代码：importosimportjsonimporttorchimportnumpyasnpimportspacyfromspacy.tokensimportDocfromspacy.languageimportLanguageimporttransformersfromtransformersimportAutoModelfromtransformersimportAutoTokenizerdefsentence_chunker

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GPUOpenGL管线主要分为以下几个阶段：顶点数据输入：数据定义与准备：开发者定义要渲染的图形的顶点数据，这些数据包含了每个顶点的位置、颜色、纹理坐标、法线向量等信息。例如，对于一个简单的三角形，需要指定三个顶点的三维坐标以及相关属性。这些数据通常存储在内存中，可以通过数组

目录自适应比特率（ABH或ABS）HAS:HTTPadaptivestreaming自适应本质：HAS正在解决传统流协议中主要关注的几个方面：DASH标准化原因HAS发展编码：影响HAS系统的四个主要问题：一个健全的HAS方案应实现三个主要目标：流会话的两种状态QOEASurveyonBitrateAdaptationScheme

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