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第二题游游现在有一个公司，这个公司里有n个任务，每一个任务都有一个能力值和收益值，现在有m个工人，每一个工人都有一个能力值，对于每一个任务来说，只有这个人的能力值不低于该任务需要的能力值，才可以完成这个任务。假设多个工人可以完成同一个任务，收益为这个任务的收益值乘以这个任务完成的次数，现在想知道每一个工人最多只能安排一个任务的前提下，最大的收益值是多少？ 输入描述每一个文件输入第一行输入一个整数T（$1 \leq T \leq 100$），代表有T组测试数据。 接下来T组，每一组第一行输入两个整数n,m($1 \leq n,m \leq 10^4$) 第二行输入n个整数，其中a[i]代表第i个任务所需要的的能力值 第三行输入n个整数，其中$p_i$($1 \leq p[i] \leq 10^5$)代表第i个任务的收益 第四行输入m个整数，其中$b_i$($1 \leq b[i] \leq 10^5$)代表第i个工人的能力数据保证同一个文件内n的总和不超过$10^5$，m的总和不超过$10^5$ 数据保证同一个文件内n的总和不超过$10^5$，m的总和不超过$10^5$ 输出描述对于每一 ...

使用crewai框架（0.102.0）的时候，控制台突然会出现很多报错信息，但是并不影响程序的实际输出 ERROR:opentelemetry.sdk.trace.export:Exception while exporting Span batch.Traceback (most recent call last): File "G:\ProgramData\anaconda3\envs\crewai_1002\lib\site-packages\urllib3\connectionpool.py", line 464, in _make_request self._validate_conn(conn) File "G:\ProgramData\anaconda3\envs\crewai_1002\lib\site-packages\urllib3\connectionpool.py", line 1093, in _validate_conn conn.connect() File "G:\ProgramData ...

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官方的文档如下 https://docs.crewai.com/concepts/knowledge 但是不知道为什么，可能是版本的问题（我用的是0.86.0），参考官方文档的配置我会报错，并且也导入不了数据库，也可能用的不是官方API。本文以常用的csv，json，pdf作为知识库进行举例 重点：下面的代码是基于0.83.0版本的！！！最新版本（0.108.0）框架的配置可以移步文章底部 使用csv文件作为数据源def csv_knowledge_source(): # 指定向量数据库持久化文件夹（如需要可取消注释） os.environ["CREWAI_STORAGE_DIR"] = "vector_store_csv" current_dir = Path(__file__).parent csv_path = current_dir / "files/high_school_scores.csv" if not csv_path.exists(): raise FileNo ...

官方文档里只指提了一句 不过不太难，在crew.py文件里配置一下就行了，下面是一个demo，这个函数会在research_task任务执行完触发（配置LLM这里请看我这篇博客） from crewai import Crew, Process, Agent, Taskfrom src.sfc_intent.tools.LLMS import my_llmopenai_llm = my_llm("openai")def my_callback(*args, **kwargs): print("任务执行完毕")# 定义您的代理researcher = Agent( role='研究员', goal='进行基础研究', backstory='一位经验丰富的研究员，热衷于发现见解', llm=openai_llm, verbose=True,)analyst = Agent( role='数据分析师', goal=' ...

f666a1e82130d441cf5f17739ffab4079e1e5ddf70ab732ff88115b90b98b949f74fa7e470c8e7fcc53cad7f056bea93d0e30264ba3db9284b36c54bb0982957ec3fe28650d5606fd53ef8414ed1d5a6c34916c67156f14d3a31bb586992b2490e7327be0cedce2956c7ea2f9ae0e7bf163145247e190b394f096810b810721b5e7c3f37f3e97f6d474e55b618493cdb21c373b5c0de75587276084c2303faffcb81fab8f5e9a22d07634ffeb98ddfe37c706e967bc52d1d3c7fb347b86b732fd59165eda927b5562421f3fe1d07067a685345c87c473a6db8c1ed5489a1635eb7b2a676199d4074dbcfa4c2160705b9f087aef71724c8a31 ...

最近在研究调用官方的工具，但官方文档的说明是在是太少了，后来在一个视频里看到了如何配置，记录一下 以PDF RAG Search工具举例，官方文档对于自定义模型的说明如下： 默认情况下，该工具使用 OpenAI 进行嵌入和总结。要自定义模型，可以使用配置字典，如下所示： tool = PDFSearchTool( config=dict( llm=dict( provider="ollama", # or google, openai, anthropic, llama2, ... config=dict( model="llama2", # temperature=0.5, # top_p=1, # stream=true, ), ), embedder=dict( provider=&qu ...

一开始看官方文档以为要用@callback这个注释在一个自定义函数上输出日志，结果弄半天都没有结果，最后发已经有现成的方法了（一开始搜log都没搜到这个方法） 只要添加这个output_log_file配置参数即可，由于我的项目只有一个crew，为了完整记录所有的日志，所以我就在上面配置了。官方可以指定文件路径和名称，我就写了一个自动生成文件名的函数，相关代码如下： def generate_log_fileName(self): """ 根据当前时间生成日志文件路径 Returns: str: 完整的日志文件路径 """ # 日志目录，根据自己项目修改 log_dir = "../../logs" os.makedirs(log_dir, exist_ok=True) # 生成精确到秒的时间戳 timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S") # 返回 ...

使用原生的Crewai框架在自定义的工具llm_utils.py或是crew.py文件里如下配置（调用OpenAI） from crewai import Agent, Crew, Process, Task, LLMfrom crewai.project import CrewBase, agent, crew, taskllm = LLM( base_url="https://xxxxxxx/v1", api_key="sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx", model="gpt-4o", # 本次使用的模型 # temperature=0.7, # 发散的程度 # timeout=None,# 服务请求超时 # max_retries=2,# 失败重试最大次数 )@agent def product_manager(se ...