LLM项目模板功能新增附件支持详解
2025-05-30 00:13:59作者:羿妍玫Ivan
在LLM项目的最近更新中,开发团队为模板系统增加了对附件的支持,这一功能扩展使得用户能够将附件作为模板的一部分进行保存和使用。本文将详细介绍这一功能的实现细节和使用方法。
功能概述
新功能允许用户在模板中保存附件信息,包括普通附件和带有特定MIME类型的附件。当使用带有附件的模板时,系统会自动合并模板中的附件和命令行中指定的附件,为用户提供更灵活的使用方式。
技术实现
数据结构扩展
开发团队首先扩展了模板的数据结构,新增了两个字段:
attachments
: 用于存储普通附件URL列表attachment_types
: 用于存储带有MIME类型信息的附件对象列表
其中,AttachmentType
是一个包含type
(MIME类型)和value
(附件URL)的简单数据结构。
运行时附件合并
当用户同时使用模板附件和命令行附件时,系统会自动合并这两组附件。合并过程保持顺序,确保所有附件都能被正确处理。
使用方法
保存带附件的模板
用户可以通过以下两种方式保存带附件的模板:
- 保存普通附件:
llm -a 附件URL --save 模板名称 提示词
- 保存带MIME类型的附件:
llm --at 附件URL MIME类型 --save 模板名称 提示词
使用带附件的模板
使用模板时,系统会自动加载模板中保存的附件。用户还可以在命令行中额外指定附件,这些附件将与模板中的附件合并后一起使用:
llm -t 模板名称 -a 额外附件URL
或者对于带MIME类型的附件:
llm -t 模板名称 --at 额外附件URL MIME类型
实际应用示例
假设我们有一个鸟类图片识别的应用场景:
- 首先保存一个以鹈鹕图片为附件的模板:
llm -a 鹈鹕图片URL --save 鸟类识别 "描述图片中的鸟类"
- 使用时可以添加其他鸟类图片:
llm -t 鸟类识别 -a 其他鸟类图片URL
系统将同时处理模板中的鹈鹕图片和命令行指定的其他鸟类图片,提供综合的识别结果。
技术考量
虽然功能已经实现,但开发团队指出目前尚未为附件合并逻辑编写测试代码。在实际项目中,测试覆盖率是保证功能稳定性的重要指标,这一部分的测试工作应当在后续版本中补充完善。
总结
LLM项目的模板附件支持功能为用户提供了更强大的内容处理能力,特别是在需要结合多种媒体资源进行处理的场景下。通过简单的命令行操作,用户可以灵活地组合使用预设附件和临时附件,大大提升了工具的实用性和便捷性。
这一功能的实现也展示了LLM项目持续改进的承诺,通过不断扩展核心功能来满足用户日益增长的需求。对于需要进行多模态处理的开发者来说,这一更新无疑提供了更多可能性。
登录后查看全文
热门项目推荐
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~059CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。07GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!C0381- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
1 freeCodeCamp JavaScript函数测验中关于函数返回值的技术解析2 freeCodeCamp英语课程中反馈文本的优化建议3 freeCodeCamp平台连续学习天数统计异常的技术解析4 freeCodeCamp课程中CSS背景与边框测验的拼写错误修复5 Odin项目"构建食谱页面"练习的技术优化建议6 freeCodeCamp正则表达式教程中捕获组示例的修正说明7 freeCodeCamp React可复用导航栏组件优化实践8 freeCodeCamp排序可视化项目中Bubble Sort算法的实现问题分析9 freeCodeCamp全栈开发认证课程中的变量声明测试问题解析10 freeCodeCamp课程中ARIA-hidden属性的技术解析
最新内容推荐
OMNeT++中文使用手册:网络仿真的终极指南与实用教程 基于Matlab的等几何分析IGA软件包:工程计算与几何建模的完美融合 PADS元器件位号居中脚本:提升PCB设计效率的自动化利器 电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 Python Django图书借阅管理系统:高效智能的图书馆管理解决方案 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 WebVideoDownloader:高效网页视频抓取工具全面使用指南 ReportMachine.v7.0D5-XE10:Delphi报表生成利器深度解析与实战指南 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 海康威视DS-7800N-K1固件升级包全面解析:提升安防设备性能的关键资源
项目优选
收起

本仓将为广大高校开发者提供开源实践和创新开发平台,收集和展示openHiTLS示例代码及创新应用,欢迎大家投稿,让全世界看到您的精巧密码实现设计,也让更多人通过您的优秀成果,理解、喜爱上密码技术。
C
53
468

deepin linux kernel
C
22
5

Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
7
0

🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
878
517

本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
336
1.1 K

React Native鸿蒙化仓库
C++
180
264

一个高性能、可扩展、轻量、省心的仓颉Web框架。Rest, 宏路由,Json, 中间件,参数绑定与校验,文件上传下载,MCP......
Cangjie
87
14

为仓颉编程语言开发者打造活跃、开放、高质量的社区环境
Markdown
1.08 K
0

旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
349
381

🍒 Cherry Studio 是一款支持多个 LLM 提供商的桌面客户端
TypeScript
612
60