Hot Chocolate GraphQL平台15.1.0-p.2版本发布:增强数据查询与类型支持
Hot Chocolate是一个基于.NET平台构建的高性能GraphQL服务器框架,它提供了完整的GraphQL实现,包括类型系统、查询执行引擎、订阅功能等。该项目由ChilliCream团队维护,已经成为.NET生态中最受欢迎的GraphQL解决方案之一。
近日,Hot Chocolate发布了15.1.0-p.2预发布版本,这个版本主要带来了对LocalDate/LocalDateTime/LocalTime类型的支持,以及查询上下文的扩展方法增强。下面我们来详细解析这些新特性。
新增LocalDate/LocalDateTime/LocalTime类型支持
在Strawberry Shake(Hot Chocolate的客户端组件)中,开发团队新增了对Java 8引入的日期时间类型LocalDate、LocalDateTime和LocalTime的支持。这些类型在现代应用程序中广泛使用,因为它们比传统的DateTime类型更加精确和易于使用。
LocalDate表示不带时区的日期(如2025-02-12),LocalTime表示不带时区的时间(如14:30:00),LocalDateTime则是前两者的组合。在GraphQL中正确处理这些类型对于构建健壮的API至关重要,特别是在需要处理国际化日期时间格式的场景中。
查询上下文扩展方法增强
新版本引入了两个重要的查询上下文扩展方法:
-
Select扩展方法:允许开发者在查询上下文中直接进行数据选择操作,简化了数据投影的代码编写。这在实现GraphQL字段解析器时特别有用,可以更优雅地处理数据转换和投影。
-
Include扩展方法:提供了在查询上下文中包含相关数据的便捷方式,对于实现高效的关联数据加载非常有帮助。结合Entity Framework等ORM工具使用时,可以优化生成的SQL查询,避免N+1查询问题。
这两个扩展方法的加入使得Hot Chocolate与后端数据访问层的集成更加无缝,开发者可以更自然地编写高效的数据查询逻辑。
分页查询优化
15.1.0-p.2版本改进了分页查询的行为,现在当客户端请求totalCount字段时,系统会自动通过ToPageAsync方法获取总数。这一改进使得分页查询更加智能和高效,避免了不必要的数据统计操作。
在GraphQL中,分页是一个常见需求,特别是在处理大量数据时。Hot Chocolate提供了多种分页策略,包括基于游标的分页和基于偏移量的分页。这次的优化进一步提升了分页查询的性能和可用性。
总结
Hot Chocolate 15.1.0-p.2版本虽然是一个预发布版本,但已经带来了几个实用的改进。日期时间类型的增强支持使得API设计更加规范,查询上下文扩展方法的加入提升了开发体验,而分页查询的优化则改善了性能表现。
对于正在使用或考虑使用Hot Chocolate的.NET开发者来说,这个版本值得关注。特别是那些需要处理复杂数据查询和国际化日期时间格式的项目,这些新特性将显著提升开发效率和系统性能。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-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。00