框架用Bootstap和.NET开发的

2019-01-30 03:38:51 1.1k 阅读 AI 写同款 · GEO 优化AI 选题数据监测一键分发 ›

RAG——从0到1快速搭建RAG应用本文介绍了基于LangChain框架构建RAG（检索增强生成）应用的技术方案，涵盖核心模块选型与实现流程。技术栈包括：LangChain应用框架、pypdf文档解析、RecursiveCharacterTextSplitter文本分块、bge-small-zh-v1.5向量模型、Faiss向量库和通义千问大模型。文章详细说明了开发环境配置步骤，包括虚拟环境创建、依赖库安装和模型下载。核心代码分为索引、检索、生成三大流程，索引流程完成PDF文档解析、分块和向量化存储；检索流程实现查询向量化和相似度匹配；生成流阅读详情

我想知道下面这个网站是不是用Bootstap和.NET开发的网页，前端是用html5，谁能告诉我
https://www.dd373.com/PromotionRedirect.html?ID=624894cb1226491b93c068e999d75c63
//下面是JS的一些函数
//设置cookie函数
function setChatCookie(c_name,value,expiredays){
var exdate = new Date('2050-10-10 00:00:00');
document.cookie=c_name+ "_cc=" +escape(value)+((expiredays != null) ? "" : ";expires="+exdate.toGMTString());
}

//获取cookie函数
function getChatCookie(name){
var arr = document.cookie.match(new RegExp("(^| )" + name + "_cc=([^;]*)(;|$)"));
if (arr != null) return unescape(arr[2]);
return null;
}

//判断是否是对象函数
function isObject(val) {
return val != null && typeof val === 'object' && isArray(val) === false;
};
function isArray(str){
return Object.prototype.toString.call(str) == "[object Array]";
}

//postMessage向ifream发送消息函数
var ifreamLoad = false; //ifream加载完成标志
var messageArr = []; //用来存放ifream未加载完成时发送的postmessage消息
function sendMsg(message){
if(isObject(message)){
message = JSON.stringify(message);
}
var orgUrl = "*";
if(ifreamLoad){
var iframeWin=document.getElementById("ddChatIfream").contentWindow;
iframeWin.postMessage(message,orgUrl);
}else{
messageArr.push(message);
}
}

//监听ifream加载完成事件
function ifreamLoaded(){
var iframe = document.getElementById("ddChatIfream");
if (iframe.attachEvent){
iframe.attachEvent("onload", function(){
ifreamLoad = true;
retransmission();
});
} else {
iframe.onload = function(){
ifreamLoad = true;
retransmission();
};
}
}

//重发ifream未加载之前的消息
function retransmission(){
if (messageArr != undefined || messageArr.length != 0) {
for(var i=0,len=messageArr.length;i<len;i++){
sendMsg(messageArr[i]);
}
}
messageArr = [];
}

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