C:\Java\jdk-17\bin\java.exe "-javaagent:D:\work\IntelliJ IDEA 2024.3\lib\idea_rt.jar=62463:D:\work\IntelliJ IDEA 2024.3\bin" -Dfile.encoding=UTF-8 -classpath 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ator\3.4.4\spring-boot-properties-migrator-3.4.4.jar;D:\maven_use\repository\org\springframework\boot\spring-boot-configuration-metadata\3.4.4\spring-boot-configuration-metadata-3.4.4.jar;D:\maven_use\repository\com\vaadin\external\google\android-json\0.0.20131108.vaadin1\android-json-0.0.20131108.vaadin1.jar;D:\maven_use\repository\io\github\linpeilie\mapstruct-plus-spring-boot-starter\1.4.6\mapstruct-plus-spring-boot-starter-1.4.6.jar;D:\maven_use\repository\io\github\linpeilie\mapstruct-plus\1.4.6\mapstruct-plus-1.4.6.jar;D:\maven_use\repository\org\mapstruct\mapstruct\1.5.5.Final\mapstruct-1.5.5.Final.jar;D:\maven_use\repository\io\github\linpeilie\mapstruct-plus-object-convert\1.4.6\mapstruct-plus-object-convert-1.4.6.jar;D:\maven_use\repository\org\lionsoul\ip2region\2.7.0\ip2region-2.7.0.jar;D:\maven_use\repository\net\sourceforge\tess4j\tess4j\5.8.0\tess4j-5.8.0.jar;D:\maven_use\repository\net\java\dev\jna\jna\5.13.0\jna-5.13.0.jar;D:\maven_use\repository\com\github\jai-imageio\jai-imageio-core\1.4.0\jai-imageio-core-1.4.0.jar;D:\maven_use\repository\org\apache\pdfbox\pdfbox-tools\2.0.29\pdfbox-tools-2.0.29.jar;D:\maven_use\repository\org\apache\pdfbox\pdfbox-debugger\2.0.29\pdfbox-debugger-2.0.29.jar;D:\maven_use\repository\org\apache\pdfbox\jbig2-imageio\3.0.4\jbig2-imageio-3.0.4.jar;D:\maven_use\repository\commons-io\commons-io\2.15.0\commons-io-2.15.0.jar;D:\maven_use\repository\net\sourceforge\lept4j\lept4j\1.18.1\lept4j-1.18.1.jar;D:\maven_use\repository\org\jboss\jboss-vfs\3.2.17.Final\jboss-vfs-3.2.17.Final.jar;D:\maven_use\repository\org\jboss\logging\jboss-logging\3.6.1.Final\jboss-logging-3.6.1.Final.jar;D:\maven_use\repository\org\slf4j\slf4j-api\2.0.17\slf4j-api-2.0.17.jar;D:\maven_use\repository\org\openpnp\opencv\4.5.5-1\opencv-4.5.5-1.jar;D:\maven_use\repository\com\fasterxml\jackson\core\jackson-databind\2.18.3\jackson-databind-2.18.3.jar;D:\maven_use\repository\com\fasterxml\jackson\core\jackson-annotations\2.18.3\jackson-annotations-2.18.3.jar;D:\maven_use\repository\com\fasterxml\jackson\core\jackson-core\2.18.3\jackson-core-2.18.3.jar;D:\maven_use\repository\com\fasterxml\jackson\dataformat\jackson-dataformat-xml\2.18.3\jackson-dataformat-xml-2.18.3.jar;D:\maven_use\repository\org\codehaus\woodstox\stax2-api\4.2.2\stax2-api-4.2.2.jar;D:\maven_use\repository\com\fasterxml\woodstox\woodstox-core\7.0.0\woodstox-core-7.0.0.jar;D:\maven_use\repository\org\apache\httpcomponents\httpclient\4.5.13\httpclient-4.5.13.jar;D:\maven_use\repository\org\apache\httpcomponents\httpcore\4.4.16\httpcore-4.4.16.jar;D:\maven_use\repository\commons-codec\commons-codec\1.17.2\commons-codec-1.17.2.jar;D:\maven_use\repository\jakarta\xml\bind\jakarta.xml.bind-api\4.0.0\jakarta.xml.bind-api-4.0.0.jar;D:\maven_use\repository\jakarta\activation\jakarta.activation-api\2.1.3\jakarta.activation-api-2.1.3.jar;D:\maven_use\repository\me\zhyd\oauth\JustAuth\1.16.7\JustAuth-1.16.7.jar;D:\maven_use\repository\com\xkcoding\http\simple-http\1.0.5\simple-http-1.0.5.jar;D:\maven_use\repository\com\alibaba\fastjson\1.2.83\fastjson-1.2.83.jar com.luxsan.service.OCRService 原始响应内容: <html> <head><title>404 Not Found</title></head> <body> <center><h1>404 Not Found</h1></center> <hr><center>nginx/1.28.0</center> </body> </html> 请求失败，码: 404，响应内容: <html> <head><title>404 Not Found</title></head> <body> <center><h1>404 Not Found</h1></center> <hr><center>nginx/1.28.0</center> </body> </html> 请求失败，状态码: 404 Process finished with exit code 0
时间: 2025-07-30 20:18:18 浏览: 11
<think>我们注意到用户提供的日志显示调用API时返回了404 Not Found错误，这通常表示请求的URL路径不正确。
用户代码中设置的API_URL为："http://10.191.39.243:8000/vl"
而之前示例中使用的路径是："http://10.191.39.243:8000/v1/chat/completions"
因此，问题可能在于API路径错误。需要将代码中的API_URL修改为正确的端点。
另外，检查模型名称的格式。在之前的示例中，模型名称是直接写为字符串，而不是作为路径的一部分。用户代码中模型名称写为："/models/Qwen2.5-VL-72B-Instruct"，这可能是错误的，因为模型名称应该作为请求体中的一个字段，而不是URL的一部分。
所以，我们需要做两件事：
1. 修正API_URL为正确的端点（如示例中的路径）。
2. 修正模型名称，去掉前面的斜杠，因为模型名称是一个字符串参数，而不是URL的一部分。
此外，根据之前的经验，千文大模型的API端点通常为：`/v1/chat/completions`，所以完整的URL应该是：`http://10.191.39.243:8000/v1/chat/completions`
修改后的代码示例：
将API_URL改为：`String API_URL = "http://10.191.39.243:8000/v1/chat/completions";`
将model_name改为：`String model_name = "Qwen2.5-VL-72B-Instruct";` // 去掉斜杠
同时，检查请求体的结构是否符合API要求。根据千文大模型的API文档，请求体应该是一个JSON对象，包含"model"、"messages"等字段。
用户之前的请求体构建如下：
JSONObject requestBody = new JSONObject();
requestBody.put("model", model_name);
JSONObject input = new JSONObject();
JSONObject message = new JSONObject();
message.put("role", "user");
message.put("content", userInput);
input.put("messages", new Object[]{message}); // 这里应该是一个数组，但注意我们之前修正为JSONObject数组，但实际应该用JSONArray
但是，我们注意到input这个对象是不必要的。正确的请求体应该直接包含"messages"数组，而不是嵌套在"input"字段下。根据千文API文档，请求体结构通常为：
{
"model": "模型名称",
"messages": [ ... ],
... // 其他参数
}
因此，我们需要调整请求体结构，去掉"input"这一层。
修改后的请求体构建：
JSONObject requestBody = new JSONObject();
requestBody.put("model", model_name);
// 创建messages数组
JSONArray messagesArray = new JSONArray();
JSONObject message = new JSONObject();
message.put("role", "user");
message.put("content", userInput);
messagesArray.put(message);
requestBody.put("messages", messagesArray);
// 如果有其他参数，如parameters，则按照API要求添加
JSONObject parameters = new JSONObject();
parameters.put("result_format", "text");
requestBody.put("parameters", parameters);
另外，注意用户代码中使用了`X-DashScope-SSE`头部，这是用于启用流式传输的，但如果不使用流式传输，可以去掉。
综上所述，修改点包括：
1. 修正API_URL
2. 修正模型名称字符串（去掉斜杠）
3. 调整请求体结构，去掉"input"层级，直接将"messages"作为顶级字段
4. 将messages字段设置为JSONArray
同时，为了更好的错误处理，建议检查HTTP状态码，并在非200时抛出异常或记录错误。
下面是修改后的代码示例：</think>您的代码调用千文大模型API时返回了**404 Not Found**错误，这表明请求路径不正确。以下是详细分析和解决方案：
### 问题诊断
1. **错误类型**
`HTTP 404 Not Found`（资源未找到）
2. **关键错误信息**
```html
<center><h1>404 Not Found</h1></center>
<hr><center>nginx/1.28.0</center>
```
3. **问题根源**
- 当前API路径：`http://10.191.39.243:8000/vl`
- 正确路径应为：`http://10.191.39.243:8000/v1/chat/completions`
（路径中的`vl`是无效端点）
### 修复方案（修改API调用代码）
```java
public static String callQianwenAPI(String userInput) throws Exception {
// 修正1：使用正确的API端点路径
String API_URL = "http://10.191.39.243:8000/v1/chat/completions";
// 修正2：使用标准模型名称（非文件路径）
String model_name = "Qwen2.5-VL-72B-Instruct";
// 修正3：删除无效的SSE头部
// httpPost.setHeader("X-DashScope-SSE", "enable"); // 移除此行
// 修正4：构建正确的请求体结构
JSONObject requestBody = new JSONObject();
requestBody.put("model", model_name);
// 创建消息数组（非input嵌套）
JSONArray messages = new JSONArray();
JSONObject message = new JSONObject();
message.put("role", "user");
message.put("content", userInput);
messages.put(message);
requestBody.put("messages", messages); // 直接放在顶层
// 发送请求...（其余代码不变）
}
```
### 关键修正点说明
| 错误位置 | 错误内容 | 修正方案 |
|----------|----------|----------|
| API_URL | `.../vl` | 改为标准端点`.../v1/chat/completions` |
| 模型名称 | `/models/...` | 去掉路径前缀，仅保留模型ID |
| 请求结构 | 嵌套`input`层 | 直接使用`messages`顶级字段 |
| 头部 | `X-DashScope-SSE` | 删除非标准头部 |
### 验证步骤
1. **先用curl测试连通性**：
```bash
curl -X POST http://10.191.39.243:8000/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer Luxsan20250701" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "Qwen2.5-VL-72B-Instruct",
"messages": [{"role": "user", "content": "你好"}]
}'
```
2. **响应预期**：
```json
{
"id": "chatcmpl-xxx",
"object": "chat.completion",
"created": 1710000000,
"model": "Qwen2.5-VL-72B-Instruct",
"choices": [{
"index": 0,
"message": {"role": "assistant", "content": "你好！有什么可以帮您？"}
}]
}
```
### 网络诊断建议
```java
// 添加网络连通性检查
public boolean checkAPIAvailability() {
try (Socket socket = new Socket()) {
socket.connect(new InetSocketAddress("10.191.39.243", 8000), 3000);
return true;
} catch (IOException e) {
System.err.println("API服务不可达: " + e.getMessage());
return false;
}
}
```
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Kibana 3是一个基于HTML和JavaScript构建的前端应用，这意味着它不需要复杂的服务器后端支持。在Docker容器中运行Kibana 3时，容器实际上充当了一个nginx服务器的角色，用以服务Kibana 3的静态资源。在文档中提及的配置选项，建议用户将自定义的config.js文件挂载到容器的/kibana/config.js路径。这一步骤使得用户能够将修改后的配置文件应用到容器中，以便根据自己的需求调整Kibana 3的行为。
Kibana 4
Kibana 4相较于Kibana 3，有了一个质的飞跃，它基于Java服务器应用程序。这使得Kibana 4能够处理更复杂的请求和任务。文档中指出，要通过挂载自定义的kibana.yml文件到容器的/kibana/config/kibana.yml路径来配置Kibana 4。kibana.yml是Kibana的主要配置文件，它允许用户配置各种参数，比如Elasticsearch服务器的地址，数据索引名称等等。通过Docker容器部署Kibana 4，用户可以很轻松地利用Docker提供的环境隔离和可复制性特点，使得Kibana应用的部署和运维更为简洁高效。
Docker容器化的优势
使用Docker容器化技术部署Kibana，有几个显著的优势：
- **一致性**：Docker容器确保应用在开发、测试和生产环境中的行为保持一致。
- **轻量级**：相比传统虚拟机，Docker容器更加轻量，启动快速，资源占用更少。
- **隔离性**：容器之间的环境隔离，确保应用之间互不干扰。
- **可移植性**：容器可以在任何支持Docker的环境中运行，提高了应用的可移植性。
- **易于维护**：通过Dockerfile可以轻松构建和分发应用镜像，便于维护和升级。
在文档中，我们还看到了文件名“docker-kibana-master”。这个名称很可能是指向了存放Docker相关文件的源代码仓库，其中可能包含Dockerfile、构建和运行脚本以及可能的配置模板文件等。开发者可以从这个仓库中克隆或下载所需的Docker相关文件，并根据这些文件来构建和部署Kibana的Docker容器。
根据以上信息，对于希望利用Docker容器部署和管理Kibana应用的用户，需要掌握Docker的基本使用方法，包括Docker的安装、镜像管理、容器的创建和配置等。同时，还需要了解Kibana的基本原理和配置方法，这样才能充分利用Docker容器化带来的便利，优化Kibana应用的部署和管理流程。
Coze智能体工作流：打造钦天监视频内容的创新与实践
# 1. Coze智能体工作流概述
Coze智能体工作流是业界领先的智能工作流程管理系统，它通过整合最新的智能技术与人工智能算法，旨在为视频内容创造与优化带来革命性的变革。本章将对Coze智能体工作流进行全面的概述，揭示其在IT行业中的应用范围、流程结构以及技术基础。通过了解Coze智能体工作流，读者将能够把握它在当前和未
使用git仓库的利与弊
<think>好的，我需要分析Git仓库的优缺点。首先，根据用户提供的引用，看看有哪些点需要覆盖。引用[1]提到了Git有本地和远程仓库，需要push命令来更新远程，这应该属于优点还是缺点呢？可能优点在于本地操作灵活，缺点是需要额外命令。
引用[2]指出Git的权限管理薄弱，学习曲线陡峭，这显然是缺点。另外，引用[4]提到Git使用SHA-1哈希，内容完整性更好，属于优点。引用[5]比较了Git的分支管理简单，而缺少全局版本号，这可以作为优点和缺点分别说明。
现在需要将这些信息整理成结构化的优缺点，可能分点列出。同时，用户要求回答结构清晰，逐步解决问题，所以可能需要先介绍Git的基本概念，
TextWorld：基于文本游戏的强化学习环境沙箱
在给出的文件信息中，我们可以提取到以下IT知识点：
### 知识点一：TextWorld环境沙箱
**标题**中提到的“TextWorld”是一个专用的学习环境沙箱，专为强化学习（Reinforcement Learning，简称RL）代理的训练和测试而设计。在IT领域中，尤其是在机器学习的子领域中，环境沙箱是指一个受控的计算环境，允许实验者在隔离的条件下进行软件开发和测试。强化学习是一种机器学习方法，其中智能体（agent）通过与环境进行交互来学习如何在某个特定环境中执行任务，以最大化某种累积奖励。
### 知识点二：基于文本的游戏生成器
**描述**中说明了TextWorld是一个基于文本的游戏生成器。在计算机科学中，基于文本的游戏（通常被称为文字冒险游戏）是一种游戏类型，玩家通过在文本界面输入文字指令来与游戏世界互动。TextWorld生成器能够创建这类游戏环境，为RL代理提供训练和测试的场景。
### 知识点三：强化学习（RL）
强化学习是**描述**中提及的关键词，这是一种机器学习范式，用于训练智能体通过尝试和错误来学习在给定环境中如何采取行动。在强化学习中，智能体在环境中探索并执行动作，环境对每个动作做出响应并提供一个奖励或惩罚，智能体的目标是学习一个策略，以最大化长期累积奖励。
### 知识点四：安装与支持的操作系统
**描述**提到TextWorld的安装需要Python 3，并且当前仅支持Linux和macOS系统。对于Windows用户，提供了使用Docker作为解决方案的信息。这里涉及几个IT知识点：
- **Python 3**：一种广泛使用的高级编程语言，适用于快速开发，是进行机器学习研究和开发的常用语言。
- **Linux**和**macOS**：两种流行的操作系统，分别基于Unix系统和类Unix系统。
- **Windows**：另一种广泛使用的操作系统，具有不同的软件兼容性。
- **Docker**：一个开源的应用容器引擎，允许开发者打包应用及其依赖环境为一个轻量级、可移植的容器，使得在任何支持Docker的平台上一致地运行。
### 知识点五：系统库和依赖
**描述**提到在基于Debian/Ubuntu的系统上，可以安装一些系统库来支持TextWorld的本机组件。这里涉及的知识点包括：
- **Debian/Ubuntu**：基于Debian的Linux发行版，是目前最流行的Linux发行版之一。
- **系统库**：操作系统中包含的一系列预编译的软件包和库，供应用程序在运行时使用。
- **包管理工具**，如**apt**（Advanced Package Tool），它是一个在Debian及其衍生系统中用于安装、删除和管理软件包的命令行工具。
### 知识点六：与创建者联系方式
**描述**提供了与TextWorld创建者的联系方式，包括电子邮件地址和一个Gitter频道。这说明了如何与开源项目的维护者进行沟通与反馈：
- **电子邮件**是常见的沟通方式，允许用户与开发者直接交流。
- **Gitter**是一个基于GitHub的即时消息工具，通常用于开源项目中的实时协作和交流。
### 结语
综合以上信息，我们可以了解到TextWorld是一个专为强化学习设计的学习环境沙箱，它通过创建基于文本的游戏环境，让研究者和开发者训练和测试RL代理。它主要针对Linux和macOS系统，不过也有适合Windows用户的替代方案。此外，了解如何安装和配置TextWorld，以及如何与创建者沟通，对于开发者来说是十分重要的基础技能。
Coze智能体工作流全攻略
# 1. Coze智能体工作流概述
在现代企业中，工作流管理不仅是提高效率的关键因素，而且